スイス連邦工科大学ロザンヌ校（EPFL）のニューロAI研究所は、視覚と言語を同時に処理できる最新タイプのAIモデルを用いて、初めて読字障害（ディスレクシア）をモデル化することに成功しました。この研究は、従来の行動観察や脳画像法では特定が難しかった読字障害の根本的なメカニズムを解明する新たな道を開くものです。研究チームは、AIの脳内にある「視覚的単語形領域」と呼ばれる部分を意図的に無効化しました。その結果、AIは単語を読み取る能力が低下しましたが、画像や一般的な言語の理解力は保たれたままでした。この結果は、読字障害を持つ人間の脳で観察される特徴と完全に一致しており、AIモデルが読字障害のシミュレーションとして機能できることを実証しました。プロジェクトを率いたメリカ・ホナーマン博士は、人間に対して行えない神経の切除実験をAI上で安全かつ倫理的に行え、メカニズムの詳細な分析が可能になった点を強調しました。また、研究チームはこのモデルを使って、ディスレクシアを持つ人々向けのフォント評価も行いました。その結果、通常の人々には問題ないフォントよりも、ディスレクシア向けに設計されたフォントでモデルの読み取り精度が大幅に向上し、逆に特定のフォントでは精度が低下することが確認されました。今後、このモデルを利用して最適なフォントをさらに開発する予定ですが、その意義は読字障害に限ったものではありません。研究を主導したマルティン・シュリムフ教授は、この手法はパーキンソン病による視覚的幻覚やうつ病など、他の脳機能障害の研究にも応用可能な汎用的な枠組みになると述べました。最近のAI技術の飛躍的な進歩によって実現したこの成果は、臨床現場への導入にはまだ課題が残るとしても、脳機能障害のメカニズム解明における強力なツールとして将来大きな役割を果たすことが期待されています。