| Project/Area Number |
23K06888
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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 52010:General internal medicine-related
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| Research Institution | Health Sciences University of Hokkaido |
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Principal Investigator |
江本 美穂 北海道医療大学, 医療技術学部, 講師 (10578735)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 千恵次 北海道大学, 保健科学研究院, 教授 (10292012)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | EPRイメージング / アルツハイマー病 / 機械学習 / 早期発見 |
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| Outline of Research at the Start |
加齢に伴い罹患者が増える疾患として大きな注目を集めるのがアルツハイマー病（AD :Alzheimer’s disease）である。ADの治療薬開発の難しさから、治療ターゲットが病理プロセスの早期介入となってきている。また、ADはその発症や増悪に酸化ストレスが関与する事が示唆されている。そこで本研究課題では、AD発症前の早期に病態の発見・予測を可能とするシステム構築を目的とする。酸化ストレス状態を可視化できる電子常磁性共鳴(EPR)法を用い、ADモデルマウスのEPR画像を機械学習により特徴抽出し、ADの発症を高精度に予測・発見できるシステムを開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
我が国で高齢化率の上昇に伴い増加しているのが、アルツハイマー病認知症である。アルツハイマー病(以下、AD)はアミロイドβ蛋白（以下、Aβ）凝集である老人斑、神経原線維変化、そして神経細胞脱落を病理学的特徴とする神経変性疾患である。初めてのAD症例の報告から現在まで1世紀以上、病態を改善する根本治療法は確立されていない。しかし、Aβ病理に酸化ストレスが関与するというアミロイド仮説が提唱され、酸化ストレス制御がADの病態進行の鍵を握ると考えられている。
上述の背景を踏まえ本研究課題では、酸化ストレスという観点からADマウスにおけるAβ沈着前の発症予測・早期発見ができるシステム構築は可能かという問いのもと、ADマウスのEPRイメージング画像を用い機械学習を行う。
2023年度は機械学習に用いるための画像データ取得を行った。具体的にはADモデルマウスは先行研究で使用しているAPP/PS1トランスジェニックマウスを用いた。すでに本モデルマウスにおけるEPRイメージング研究において、ADマウスは7ヶ月齢で同腹仔でターゲット遺伝子を持たないWTとレドックスに差異が認められたことから、本研究課題においては、7ヶ月のADおよびWTマウスのEPRイメージングデータを取得した。今年度イメージング実験で使用したニトロキシド化合物はTempone, acetoxymethyl-PROXYL-carboxylate (AMCP)等であった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
ADモデルマウスの出生が予測より少なく、検討できるニトロキシド化合物が予定に満たなかったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
精度良く機械学習を行うためには多量の画像データが必要となるため、先ずはその基本となるデータ取得に注力する。
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