| Project/Area Number |
22K16625
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 55060:Emergency medicine-related
|
|---|
| Research Institution | Fujita Health University (2023)
Nagoya University (2022) |
|---|
Principal Investigator |
神宮司 成弘 藤田医科大学, 医学部, 准教授 (80750950)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
|
|---|
| Keywords | 重症COVID-19 / 過剰な呼吸ドライブ / COVID-19 / ARDS / 呼吸努力 / EIT |
|---|
| Outline of Research at the Start |
COVID-19では激しい呼吸ドライブを生じ、呼吸状態を悪くする一方、過剰な呼吸ドライブが生じる背景メカニズムや予防法・治療法は分かっていない。本研究では重症COVID-19における呼吸ドライブのダイナミクスを定量的に明らかにし、非侵襲的モニタリングの有用性を確立させる。次に、過剰な呼吸ドライブのリスク因子を明らかにするとともに、EITを用いて過剰な呼吸努力がどのように新たな肺障害を生み出すかを調べる。これにより過剰な呼吸ドライブを起点として、重症COVID-19の病態ダイナミクスを明らかにすることで治療管理法の開発へと展開していく。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
COVID-19などの重症肺炎では過剰な呼吸ドライブ等により肺障害が増悪することがしられているが、そのトリガーとなるメカニズムは知られていない。本研究では、肺障害増悪をきたす過剰な呼吸ドライブや非同調を非侵襲的にモニタリングする方法の開発を進めるとともに、そのメカニズムについての解析を進めている。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
時系列のモニタリングデータを活用した人工呼吸器非同調を定量的に予測する機械学習モデルを開発した。今後検証へとすすめる。また、背景メカニズムを調べる
ための臨床検体の収集を完了し、網羅的な蛋白質計測を進めている段階である。
|
| Strategy for Future Research Activity |
収集した臨床検体の解析を進めていくとともに、構築した機械学習モデルの検証研究へと展開していく予定である。
|
