| Project/Area Number |
22K16981
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 56060:Ophthalmology-related
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
Minami Sakiko 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任講師 (20387020)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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| Keywords | 加齢黄斑変性 / 眼軸 / 眼軸長 / 網膜 |
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| Outline of Research at the Start |
加齢黄斑変性(age-related macular degeneration; AMD)は50歳以上の約1％が罹患するとされる失明疾患で、網膜の中心である黄斑に病変をきたす。現在眼科診療で用いることのできるマルチモダルイメージング法にて硝子体の加齢性液化変化、網膜神経組織の体積、RPEの厚み、脈絡膜の血管構造の変化を、眼軸長およびAMDの有無や進行度と関連づけて解析する。眼軸長が短い小さい眼球では、硝子体の液化が少なく密度が高いままであるため、脈絡膜の血流流入が悪く黄斑部の血流低下が生じ、脂質沈着であるAMD前駆病変やAMD発症につながると仮説を立てており、その一端を示す。
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| Outline of Final Research Achievements |
Age-related macular degeneration (AMD) is a blinding disease in which the retina and choroid are affected at the center of the retina, the macular region. AMD progresses with age, thus, it is a social issue in the recent aging society. In healthy individuals, it is known that the conditions of the choroid, which supplies oxygen and nutrients to the retina, can be related to the axial length. However, the relationships in the AMD patients were obscure. In the current study, we reported that the choroidal thickness was negatively associated with axial length in AMD eyes, and choriocapillaris flow was reduced and not uniform in the AMD risk eyes. Further studies are required.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
AMDは50歳以上の約1％が罹患する、世界的に失明原因の上位を占める疾患である。これまでAMDの病態については、新生血管の性状や炎症所見についての研究が主であり、喫煙やメタボリックシンドローム等のリスクが注目されてきた。しかし、眼の解剖学的特徴と病態リスクの関係については、あまり報告がなかった。これに対し、本研究では、AMD病態の場である脈絡膜の状態が眼軸長に代表される眼の構造と関連しうることを示した。このようなマルチモダルイメージングによる生体内画像解析による病態の理解は、日常診療において役立ち、更なる病態解明の助けになった。
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