AIに基づくCT-ECVによる心房細動合併ATTR心アミロイドーシスのスクリーニング系の確立

• Project/Area Number: 24K11243
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 53020:Cardiology-related
• Research Institution: Oita University
• Principal Investigator: 山崎 大央 大分大学, 医学部, 医員 (70974442)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 近藤 秀和 大分大学, 医学部, 助教 (90724170)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 心アミロイドーシス / 心房細動 / 細胞外容積分画

Outline of Research at the Start

トランスサイレチン型心アミロイドーシス(ATTR-CM)は、心臓の間質にアミロイドと呼ばれる不溶性の異常な線維が沈着して、機能障害を引き起こす重篤で進行性の疾患である。患者の予後改善には早期診断・早期治療が最も重要と言える。我々は心房細動アブレーション患者のアブレーション前CTを利用して心筋細胞外容積分画(CT-ECV)測定を測定することが、心房細動患者の中に潜むATTR-CM患者を診断するにあたって有用であることを報告した。本研究ではAIによる深層学習を利用して更に精度高くATTR-CM患者を診断しうるスクリーニング法を確立し、ATTRーCMの早期診断・治療を目指す。