Development of an algorithm to predict sarcopenia muscle pathology for prevention of sarcopenia progression.

Research Project

Project/Area Number	24K14379
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	谷間桃子 (長井) 京都大学, 医学研究科, 助教 (50755676)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords	サルコペニア / 加齢モデル / ラット
Outline of Research at the Start	本研究の目的はサルコペニアにより生じる筋の経時的変化について、組織学的およびMR画像輝度変化と筋機能変化の関係性をin vivoで包括的に明らかにすることで、サルコペニア筋病態予測アルゴリズムを開発することである。対象はラットとし、ヒトサルコペニア評価で用いられる評価項目(MR画像、機能評価)と、動物モデルで実施しやすい評価項目(組織学的解析、筋質重量測定、機能評価)の双方を取り入れることで、多数の評価項目の相関を明らかにする。本研究が明らかになることで、単一の評価項目結果から副次的なサルコペニア筋病態の予測が可能となることが予想される。