Elucidation of pathophysiology and trigger of AESD using EEG, inflammatory markers, and cerebral blood flow analysis.
| Project/Area Number |
21K09047
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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 55060:Emergency medicine-related
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
永瀬 裕朗 神戸大学, 医学研究科, 特命教授 (80571968)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
羅 志偉 神戸大学, システム情報学研究科, 教授 (70242914)
篠原 正和 神戸大学, 医学研究科, 准教授 (80437483)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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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 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | AESD / 熱性けいれん / サイトカイン / 脳波 / 脳血流 / 急性脳症 / 早期診断 / けいれん重積型急性脳症(AESD) / てんかん重積状態 |
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| Outline of Research at the Start |
けいれん重積型急性脳症(AESD)は有熱性けいれん性てんかん重積 (FCSE)で発症し、後遺症が60%に及ぶ小児救急での最重要疾患の一つである 。AESDは発症12時間以内に、同じくFCSEで発症する予後良好の熱性けいれんと鑑別し、治療する必要があるが、発症早期の鑑別法、有効な治療 法は定まっていない。本研究はAESDの病態に関連するてんかん重積状態、炎症、脳血流について、「分・時間」単位で記録された臨床情報とあ わせて解析し、発症早期のAESDに特異的な病態を解明し、早期診断法を開発する。また、各病態の相互の時間的関係を検討し、AESD発症のトリ ガーとなる病態を明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度はAESDと熱性けいれん（FS）の炎症性サイトカイン、抗炎症性サイトカインいずれも発症２４時間以内にピークを認め、抗炎症性サイトカインにおいてのみAESDとFSの違いが捉えられることを示した。それは両疾患において、発症時にはすでに炎症性サイトカインは上昇しており、その後は抗炎症性サイトカインのみ変化するフェーズであることを示すのか？ 今年度は熱性けいれん(FS)におけるけいれん持続時間とけいれん発症からの時間経過に伴うサイトカインの発症6時間までの変化を調べた。
対象患者は17例。年齢[中央値(最小値, 最大値)]は27ヶ月(10, 104)。けいれん持続時間は7分(1, 215)。けいれん発症から検体採取までの時間は86分(8, 297)。IL-1β値は、けいれん持続時間と有意な正の相関を示し (r=0.615, p<0.01)、けいれん発症から検体採取までの時間とも有意な正の相関を示した (r=0.575, p＝0.02)。IL-1Ra値は、けいれん持続時間(r=0.236, p=0.36)とけいれん発症から検体採取までの時間(r=0.279, p＝0.28)においてともに相関を認めなかった。またけいれん発症6時間以内に、発熱患者（昨年度のデータより806pg/ml）より高値である1500pg/ml以上を示す症例が多かった。
また脳波データの蓄積を行った。AESDでは非けいれん性てんかん重積状態（NCSE）をきたす症例が多いことから、これを早期に発見することでAESDを予防できる可能性がある。今年度NCSEを機械学習させ自動検出を試みた。これまでのところ機械学習による発作波の識別精度は56％であり精度改善の余地があると考えた。
脳血流の測定については超音波、NIRSによる測定を試みているが、今のところ再現性の良いデータは得られていない。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
脳波データの解析方法、脳血流の評価方法の確立に苦慮している。
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| Strategy for Future Research Activity |
サイトカインについては発症前後の24時間以内に絞ってサンプルをより多く集め、発症からの時間との関連を詳細に調べる。脳波については症例数をさらに増やし、NCSEの教師データのラベリング方法の改善を試みる。脳血流については、方法を絞って再現性のあるデータ取得を試みる。
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Report
(2 results)
Research Products
(16 results)
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[Journal Article] Prediction of AESD and neurological sequelae in febrile status epilepticus2021
Author(s)
Nishiyama M, Ishida Y, Yamaguchi H, Tokumoto S, Tomioka K, Hongo H, Toyoshima D, Maruyama A, Kurosawa H, Tanaka R, Nozu K, Iijima K, Nagase H
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Journal Title
Brain Dev
Volume: 43
Issue: 5
Pages: 616-625
DOI
NAID
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Peer Reviewed
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