縦断的MRI脳画像データの取得に関しては、2023年度はグループ全体で577撮像を行い、目標充足率131%に達した。
広島大・岡田は、ATRと共同で安静時脳機能的結合に基づくうつ病診断脳回路マーカーの縦断的解析を行い、うつ病診断脳回路マーカーの出力であるうつ病確率の縦断的変化と抑うつ症状の縦断的変化の間に有意な相関があることを示した。また、視床と皮質の間の結合が、SRPBデータと HARPデータに共通して、うつ病の診断に重要な結合であることを見出した。HARPデータにも汎化する再現性の高い閾値下うつの安静時脳機能的結合バイオマーカーについて、論文を発表した。
NCNP・橋本は、COCOROの既存大規模データの5549例のT1強調脳MRI画像を用いて、FreeSurfer解析を行い、大脳皮質厚及び大脳皮質面積について検討を行った。その結果、統合失調症と双極性障害において健常者と比較して有意な皮質厚の菲薄化が認められ、統合失調症とうつ病において健常者と比較して有意な皮質面積の小ささが認められた。また、健常者と比較した皮質厚菲薄化のパターンは、統合失調症、双極性障害、うつ病に共通性が認められ、健常者と比較した皮質面積の小ささのパターンは、統合失調症、うつ病、自閉スペクトラム症に共通性が認められた。これらの成果がMol Psychiatryに掲載された。
千葉大・清水は、不安症、強迫症、うつ病の認知行動療法の治療反応性予測法、および疾患鑑別法の開発を進めた。治療反応性予測法については、社交不安症に対する認知行動療法の治療効果が、治療前の右視床-左前頭極の安静時脳機能結合により高い精度（adjusted R2 = 0.65）での予測に寄与する可能性を報告した（Kurita et al., Front Psychiatry, 2023）。疾患鑑別法に関しては、健常者、未病（閾値下）の社交不安症、および社交不安症の鑑別について、安静時脳機能結合により閾値下・閾値上の社交不安症の鑑別が高い精度（AUC 0.73）で予測する手法を開発した。
ATR・山下は、複数の施設で得られたうつ病安静時fMRIデータから教師無し学習に基づく特徴抽出法を適用し，うつ病で異常な結合を頑健に抽出した。また，広島大の施設で得られた縦断的うつ病安静時fMRIデータを用いて，閾値下うつ病群，うつ病発症群，治療寛解群において抽出した結合の経時的変化を明らかにした。