認知症疾患から探る見当識の神経基盤

• Project/Area Number: 19K17062
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52030:Psychiatry-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 鈴木 由希子 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい教員 (90836082)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
• Keywords: アルツハイマー病 / レビー小体型認知症 / 前頭側頭葉変性症 / 特発性正常圧水頭症 / 前頭側頭葉編成省 / 認知症 / 見当識 / レビー小体病

Outline of Research at the Start

見当識は、自分が何者で、今がいつで、どの場所にいるのか、を認識する機能である。認知症の原因として最多であるアルツハイマー病は、見当識障害が出現する代表的な疾患である。しかし、見当識が、認知症疾患のどの段階で、どのような順で障害されるのかは不明である。また、神経基盤についても解明されていない。
本研究では、認知症患者を対象として、①疫学研究:見当識の種類による障害時期の違い、疾患による違い、他の機能との関連など、 ②画像研究:画像解析ソフトを用いた見当識の神経基盤の解明、を行う。本研究は、認知症のスクリーニング検査や見当識障害への非薬物的介入方法の開発といった、臨床への応用につながると考える。

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、2006年1月以降に大阪大学医学部附属病院精神科神経心理専門外来を受診し、認知機能について精査を行った症例を対象とし、認知症の原因となる代表的な疾患(アルツハイマー病、レビー小体型認知症、前頭側頭葉変性症、特発性正常圧水頭症)について、外来でよく行われる検査であるMini-Mental State Examination(MMSE)およびAlzheimer's Disease Assessment Scale(ADAS)で得られた見当識(時、場所、人)、記憶、ADLの関連の検討(疫学研究)、および画像研究を行なっている。2019年度に行った疫学研究、画像解析の結果、いずれの疾患についても症例追加が必要であることが判明したため、2020年度は、本研究のもととなるデータベースへの症例追加と画像データの収集を行った。新型コロナウイルス感染症による外来受診者数の減少があり、目標症例数を達成するまでに予定よりも時間がかかったが、2021年度はデータベースを完成することができた。
本研究は、研究目的の概要に記載したとおり、臨床診療への応用を目標としている。2022年度は、日常診療において担当した神経核内封入体の確定診断症例について、見当識を含む様々な項目について神経心理検査を実施し、症例報告を作成した(鈴木由希子ら. 異常行動で発症した神経核内封入体病の1例. 日本生命病院医学雑誌. in press)。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

研究代表者の妊娠・出産に伴い、研究活動の一時停止を余儀なくされたため。

Strategy for Future Research Activity

引き続き、疫学研究および画像研究を継続する。

Research Products

• [Journal Article] A prospective multicenter validation study of a machine learning algorithm classifier on quantitative electroencephalogram for differentiating between dementia with Lewy bodies and Alzheimer’s dementia. (2022)
  • Author(s): Suzuki Y, Suzuki M, Shigenobu K, Shinosaki K, Aoki Y, Kikuchi H, Baba T, Hashimoto M, Araki T, Johnsen K, Ikeda M, & Mori E.
  • Journal Title: PLoS ONE Volume: 17 Issue: 3 Pages: e0265484-e0265484
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0265484
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research