AIとOCTを用いた網膜血管形態の新規評価法の確立と全身疾患リスクのビッグデータ解析

• Project/Area Number: 25K12891
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56060:Ophthalmology-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 村岡 勇貴 京都大学, 医学研究科, 講師 (00739089)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 森 雄貴 京都大学, 医学研究科, 医員 (30980429) ; 畑 匡侑 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (70748269)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); 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)
• Keywords: 網膜血管 / OCT / 全身疾患リスク / AI解析 / ながはまコホート

Outline of Research at the Start

本研究は、光干渉断層計（OCT）を用いて血管壁を含む網膜血管構造を定量的かつ詳細に評価し、1万人規模の「ながはま0次予防コホート」で得られる網膜画像と疫学データを照合することで、脳卒中、認知症、心血管疾患、メタボリックシンドロームなどの全身疾患の発症リスクや重症度との関連性を明らかにすることを目的とする。人工知能（AI）を活用した自動解析系を構築し、網膜画像から得られる情報を予防・診断・個別化医療に活用可能な新たな指標として確立することを目指す。