AIによるステントグラフト内挿術後の脊髄障害発生予測モデル構築とバイオマーカー探索

• Project/Area Number: 24K11964
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 55030:Cardiovascular surgery-related
• Research Institution: National Cardiovascular Center Research Institute
• Principal Investigator: 清家 愛幹 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (20728381)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松田 均 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 部長 (20294217) ; 畠山 金太 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 部長 (60325735) ; 山城 義人 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 室長 (70751923) ; 中岡 良和 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 部長 (90393214)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
• Keywords: shaggy aorta / 脊髄障害 / バイオマーカー

Outline of Research at the Start

本研究では、障害発生率が特に高いshaggy aorta症候群を端緒として、TEVAR後の脊髄障害を予測するアルゴリズムの確立とバイオマーカーを同定することを目的とする。はじめに、日本心臓血管外科手術データベース（JACVSD）を活用し、脊髄障害リスク因子を抽出する。次に、病理所見と機械学習を組み合わせたAIによる脊髄障害発生の予測アルゴリズムを構築する。得られた予測モデルを用いて、国立循環器病研究センター・バイオバンクから患者を選定し、病理組織を用いたプロテオーム解析により、バイオマーカーを同定する。