Integrated elucidation and prediction of pathogenesis of cerebrovascular diseases using radiomics

• Project/Area Number: 24K12276
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56010:Neurosurgery-related
• Research Institution: National Cardiovascular Center Research Institute
• Principal Investigator: 片岡 大治 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 部長 (40359815)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 西村 邦宏 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 (70397834) ; 斎藤 こずえ 奈良県立医科大学, 医学部, 病院教授 (80398429)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 脳動脈瘤 / 頚動脈狭窄症 / 人工知能 / Radiomics

Outline of Research at the Start

脳動脈瘤・頚動脈狭窄症などの血管障害の多くは無症候で安定した病変であり、その一部のみが進行してくも膜下出血や脳梗塞を発症する。高リスク患者を識別して、発症前に適切な治療を行うことが必要であり、病変進展を予測する手法の開発は喫緊の課題である。本研究では、大規模疾患データベースとAI（人工知能）を用いて、画像データ・臨床情報を統合的に解析するradiomicsに、ゲノム情報・遺伝子発現を加えたradiogenomicsを加えて、脳動脈瘤・頚動脈狭窄症の病態予測をより正確に行う統合的予測システムを構築する。また、その過程でこれまで知られていない病態進展メカニズムを解明する。