Investigation of the descending pain inhibitory system in the chronic pain using brain network analysis
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18K07730
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Juntendo University |
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Principal Investigator |
和田 昭彦 順天堂大学, 医学部, 准教授 (90379686)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堀 正明 順天堂大学, 医学部, 客員准教授 (40334867)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 慢性疼痛 / 脳内ネットワーク / 脳MRI / 拡散テンソル画像 / 疼痛関連脳内ネットワーク / 機械学習 / 口腔内灼熱症候群 / 舌痛症 / 拡散テンソルMR画像 / グラフ理論解析 / グラフニューラルネットワーク / 脳ネットワーク / コネクトーム / 拡散テンソルMRI / 神経路 / 下行性疼痛抑制系 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、慢性疼痛に関連した脳ネットワークの可視化、とくに下行性疼痛抑制系に関して、症状の重篤度との関連、治療効果の評価およびその事前予測の可能性を追求することである。
これまでの研究にて、140例の慢性口腔内疼痛疾患（舌痛症、口腔異常感症、非定型歯痛）の臨床データおよび頭部MRI画像データを収集。拡散テンソルMRトラクトグラフィを用いた構造的脳ネットワーク解析を用いて、侵害刺激の伝達・処理システムである疼痛関連領域（ペインマトリックス）および、中脳にある中脳中心灰白質（脊髄の疼痛信号入力の抑制）の結合性（コネクティビティ）を検討した。
拡散テンソル（神経線維路）解析、ペインマトリックスのネットワーク解析（グラフ理論解析）、これに機械学習（人工知能技術）を応用したネットワーク隣接行列の認識・分類では、慢性疼痛関連の脳内ネットワーク解析は可能であったが、下行性疼痛抑制系に関しての疾患群と健常者、疾患内での病型・臨床経過の分類に到達できず、新たな技術としてRelational graph convolution network(R-GCN)を導入して、舌痛症と非定型歯痛の識別の精度向上を試みた。脳構造ネットワークのGCNによる舌痛症と非定型歯痛の識別精度は、大脳のみを対象とした場合0.65、PAGを加えると0.72に向上した。さらに病型識別の精度向上を目指して、新たな評価・解析方法を模索中である。なお、本研究の遂行過程で会得した画像認識・機械学習モデル構築の技術・経験をもとにいくつかの医用画像の機械学習に関する研究・報告を行っている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
昨年、本研究の結果を学会報告する予定であったが、研究協力者の所属施設での倫理委員会での申請内容の確認、修正申請とその認可の手続きが必要となり、共同研究者間で協議を行った結果、審査結果が出ていない状況での学会での報告は見送ることになった。
研究経過としては昨年に引き続きコロナ禍の影響もあり、非疾患（健常コントロール）群のデータ収集が困難との状況は変わらず、疾患群内での特徴分類について、脳全体ネットワークを対象とする従来方式から疼痛関連脳内ネットワークにターゲットを絞る、ネットワーク内の接続の重み（アテンション）に着目した解析方法（重み付けグラフニューラルネットワーク）のトライアル、他の新たな形跡方法の模索を行っているが、現時点で従来検討を大きく超える結果に至っていない。最終年度はこれまでの検討経過・研究内容の詳細、現状を踏まえた内容で本年中に学会報告を行う予定である（第52回日本核磁気共鳴医学会への演題登録、発表を予定している）。
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| Strategy for Future Research Activity |
舌痛症、口腔内異常感、三叉神経痛、歯科疾患などの臨床分類に基づいて、脳内ネットワークの疾患群内での特徴分類について、脳全体ネットワークを対象とする従来方式から疼痛関連脳内ネットワークにターゲットを絞る、ネットワーク内の接続の重み（アテンション）に着目した解析方法（重み付けグラフニューラルネットワーク）のトライアル、他の新たな形跡方法の模索を行っているが、現時点で従来検討を大きく超える結果に至っていない。最終年度はこれまでの検討経過・研究内容の詳細、現状を踏まえた内容で本年中に学会報告を行う予定である（第52回日本核磁気共鳴医学会への演題登録、発表を予定している）。
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Report
(5 results)
Research Products
(1 results)
