| Project/Area Number |
22H00190
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 19:Fluid engineering, thermal engineering, and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
大島 まり 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (40242127)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和田 成生 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (70240546)
渡邉 嘉之 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (20362733)
高木 周 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (30272371)
早川 基治 藤田医科大学, 医学部, 教授 (40319257)
山田 茂樹 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (40422969)
長谷川 洋介 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (30396783)
伊井 仁志 東京工業大学, 工学院, 教授 (50513016)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥42,250,000 (Direct Cost: ¥32,500,000、Indirect Cost: ¥9,750,000)
Fiscal Year 2024: ¥8,840,000 (Direct Cost: ¥6,800,000、Indirect Cost: ¥2,040,000)
Fiscal Year 2023: ¥10,790,000 (Direct Cost: ¥8,300,000、Indirect Cost: ¥2,490,000)
Fiscal Year 2022: ¥13,650,000 (Direct Cost: ¥10,500,000、Indirect Cost: ¥3,150,000)
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| Keywords | マルチスケール血流解析 / マルチモダリティデータ同化 / 脳循環予備能 / 側副血行路 / 不確かさ解析 |
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| Outline of Research at the Start |
脳循環予備能を担う側副血行路に着目し、脳卒中の重症化リスクの予測・治療法の評価に向けて、脳内の末梢血管網の数理モデリング手法の開発と、患者個別に対応した全身循環―脳循環代謝解析システムの構築を目的とする。
四年間にて、1) 側副血行路の発達機序の解明に向けた脳血管網の数理モデルの開発、2）臨床応用を目指した効果的な全身循環―脳循環代謝の統合解析手法の構築、3）実験および富岳の計算との比較による数理モデルと数値解析手法の検証、4）機械学習を取り入れた医用画像と数理モデルの不確かさの定量化とリスク評価、を行う。医用工学・流体力学・計算力学・データサイエンスを横断することで予測医療への貢献を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳循環予備能を担う側副血行路に着目し、脳卒中の重症化リスクの予測・治療法の評価に向けて、脳内の末梢血管網の数理モデリング手法の開発と、患者個別に対応した全身循環―脳循環代謝解析システムの構築を目的とする。四年間にて、1) 側副血行路の発達機序の解明に向けた脳血管網の数理モデルの開発、2）臨床応用を目指した効果的な全身循環―脳循環代謝の統合解析手法の構築、3）実験および富岳の計算との比較による数理モデルと数値解析手法の検証、4）機械学習を取り入れた医用画像と数理モデルの不確かさの定量化とリスク評価、を行う。
特に、1）、2）と3）に重点を置き、研究を進めてきた。1）については、解剖学的な知見を取り入れて、ウィリス動脈輪を結びつける抹消部位の連結血管網に対して数理モデルを開発した。確率論的な手法を取り入れた新規性のある手法であり、患者個別にも対応できる利点を持つ。
また、2）については、大阪大学と東京都立大学と連携をして脳循環代謝の統合解析手法を検討した。全身循環解析については、検証を含めて構築済みである。脳循環代謝の部分については、1）においてプロトタイプが完成しており、今後連結する予定である。
研究課題の3）では、研究分担者である名古屋市立大学病院、滋賀医科大学病院と協力して、SPECTのデータとMRAなどの異なる医用画像データのregitrationを行い、1）で開発した数理モデルと比較し、良好な結果が得られた。研究項目4）については、2）の全身循環―脳循環代謝の統合解析システムを構築してから、学習データの取得を行う。医用画像からの領域分割の標準化など、データ取得に必要な準備を進めている。
研究項目1）から4）について予定通りに進んでおり、国際ジャーナルへの投稿や国内外でのシンポジウム・学会で発表を行っている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究は計画通りに順調に進んでいる。特に、側副血行路の発達機序の解明に向けた脳血管網の数理モデルの開発については、医用画像との検証を含めて研究を進めている。成果も出始めており、Journal 論文に掲載されており、さらに解剖学的な知見に基づく数理モデルについては、論文投稿の準備を進めている。
また、研究分担者との連携も円滑に行われており、年に2回、研究会を実施して、研究の情報交換および進捗について確認を行っている。データ連係や手法の確認についても進めており、予定通り順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の推進方策は、前年度の研究を基盤に、さらに進めていく予定である。具体的には、まず1) 側副血行路の発達機序の解明に向けた脳血管網の数理モデルの開発、については、研究分担者である名古屋市立大学病院、滋賀医科大学病院の協力を得ながら、患者のデータと比較しながら検証を進め、数理モデルの高度化を図る予定である。
また、2）臨床応用を目指した効果的な全身循環―脳循環代謝の統合解析手法の構築、については、研究分担者である大阪大学、東京工業大学（東京都立大学から転籍）と協力して、総合解析手法を行っていく。特に、数値不安定性などの生じる可能性があるため、要因を整理しながら進めていく予定である。3）実験および富岳の計算との比較による数理モデルと数値解析手法の検証については、マルチモダリティ・データのregitrationが重要であり、手法の開発を行ってきた。まだ、数例にしか適用できていないため、実用化も視野に入れて、他の症例に適用し、課題を整理し、汎用化を進めていく。最後に、4）機械学習を取り入れた医用画像と数理モデルの不確かさの定量化とリスク評価については、用いる医用画像の標準化に取りかかっている。その上で、今後機械学習のための、データ取得を進めていく。
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