超音波法によるサルコペニア評価のための学術的基盤構築と包括的妥当性検証

Research Project

Project/Area Number	25K02959
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
Research Institution	Tokyo Metropolitan Institute for Geriatrics and Gerontology
Principal Investigator	志田隆史地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター, 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究員 (10883267)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	大須賀洋祐国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 研究所老年学・社会科学研究センター, 副部長 (10741986) 畑中翔地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター, 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究員 (50968518)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2030-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000) Fiscal Year 2029: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000) Fiscal Year 2028: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2027: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000) Fiscal Year 2026: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2025: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Keywords	超音波法 / サルコペニア / 筋質 / 機械学習 / 診断マーカー
Outline of Research at the Start	超音波法（US）による骨格筋画像は、筋肉量に加え、構造的・組成的な情報を取得でき、非侵襲的で安全かつ安価、さらに携帯性にも優れることから、汎用性・受容性・普及性に優れたサルコペニア診断マーカーとして期待されている。一方、分析の煩雑さや測定法の不統一、健康予後との関連性に関する知見の不足から、診療ガイドラインでの推奨には至っていない。本研究では、USによって評価された骨格筋画像データを用いて大規模な学術的基盤を構築し、機械学習を活用して客観的かつ自動的なサルコペニア診断マーカーを開発する。さらに、その臨床的妥当性を多角的に検証し、USによる診断体系の標準化および国際的な実装を目指す。