VUR診療へのMRIの導入：画像特徴量と機械学習による分腎機能予測・腎瘢痕評価の精密化

• Project/Area Number: 25K19097
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 服部 真也 千葉大学, 医学部附属病院, 特任助教 (50836179)
• 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: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2025: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
• Keywords: 膀胱尿管逆流 / MRI / 腎静態シンチグラフィ

Outline of Research at the Start

膀胱尿管逆流は尿が膀胱から尿管・腎盂へ逆流する病態で、小児に多い。腎瘢痕による腎障害進行には手術が必要となることがある。従来はDMSAシンチグラフィで分腎機能や腎瘢痕を評価してきたが、解像度や形態評価が困難であること、被ばくなどの問題がある。本研究ではMRIによる最新の撮像法と機械学習を組み合わせ、DMSAシンチグラフィの代替となる分腎機能予測モデルを構築する。同時に、腎瘢痕や合併奇形の検出能も評価する。MRIの有用性が示されれば、DMSAシンチグラフィに変わる診療の基軸となる。診断精度と治療判断の質が向上し、研究の発展にも寄与することが期待される。