A Prognosis Prediction-based Stratification Method to Build an Evidence Base for the Treatment of Traumatic Brain Injury

• Project/Area Number: 24K03307
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related; Basic Section 90140:Medical technology assessment-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section90130:Medical systems-related , Basic Section90140:Medical technology assessment-related
• Research Institution: Kobe University
• Principal Investigator: 松尾 和哉 神戸大学, 医学研究科, 医学研究員 (90900168)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 相原 英夫 兵庫県はりま姫路総合医療センター(研究部), 研究部, 研究員 (40359865) ; 篠山 隆司 神戸大学, 医学研究科, 教授 (10379399)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2026: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2024: ¥10,530,000 (Direct Cost: ¥8,100,000、Indirect Cost: ¥2,430,000)
• Keywords: 頭部外傷 / 機械学習 / 転帰予測 / 層別化治療 / 次世代医療基盤法

Outline of Research at the Start

頭部外傷は脳卒中やアルツハイマー病よりも多く、しかも若年にも生じる。しかしこの数十年、頭部外傷の新たな治療の創出がなく治療成績の改善もない。この原因には新規治療の対象患者を選ぶ段階での適切な層別化手法がないことがあげられる。本研究では、これまでおこなってきた転帰予測駆動型の患者層別化手法の研究を発展させる。まず匿名加工医療ビッグデータを活用して死亡予測精度を向上させる。次に、重要な予後因子であるびまん性軸索損傷の超急性期診断モデルおよび受傷後の経過時間を予測するモデルを作る。これらの研究成果を統合した新しい転帰予測モデルを作り、患者層別化手法への応用につなげる。