2020 Fiscal Year Annual Research Report
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18KT0018
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| Research Institution | National Rehabilitation Center for Persons with Disabilities |
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Principal Investigator |
篠原 正浩 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 運動機能系障害研究部, 研究室長 (60345733)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
味八木 茂 広島大学, 病院(医), 講師 (10392490)
岩見 真吾 九州大学, 理学研究院, 准教授 (90518119)
野下 浩司 九州大学, 理学研究院, 助教 (10758494)
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| Project Period (FY) |
2018-07-18 – 2021-03-31
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| Keywords | 骨粗鬆症 / 変形性関節症 / 骨代謝マーカー / 数理モデル / 画像解析 / 予測シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では骨・軟骨研究者と数理科学研究者からなる異分野融合型チームを編成し、マウスモデルやヒト疾患発症過程における血中の骨・軟骨代謝マーカーや骨微細構造の変動に着目した数理科学的解析や画像解析を実施し、骨粗鬆症や変形性関節症の発症予測や早期診断を可能にするシステムを構築することで血液検査やCT撮影といった簡便かつ低侵襲な検査による骨・軟骨疾患の発症を予測するツールや早期診断のためのツールを開発するための基盤を築く。今年度は７つの骨代謝マーカーの変動予測から骨量変動を予測するフレームワークを引き続き精査しつつ、骨代謝マーカーを変化させるin silico実験から骨量が将来変化することを確認した。さらに前年度に取得した不動性骨粗鬆症発症時の詳細な骨代謝マーカーの時系列データをもとに、不動性骨粗鬆症の発症予測および進行ステージを推定するモデルの確立に成功した。さらに閉経後骨粗鬆症の時系列データの取得も行い、疾患発症予測についても可能であることを示唆する結果を得ることができた。現在、ヒトへの応用可能性について検証を行う体制を構築した。一方、画像解析では、昨年度まで実施した骨CTデータの領域分割により抽出された構造，特に空隙構造に注目し，構造の特徴量抽出に成功した。並行して、トポロジカルデータ解析により空隙構造を解析したところ、空隙構造の等方性-異方性の判別は比較的容易であるが現状のデータ，手法では異方性のトレンドを判別することは難しいことも判明した。
変形性関節症に関しては、前年度に開発した膝軟骨下骨の変化を早期に検出することが可能な新しいスコアリングシステムを活用し、疾患発症の兆候が認められた時点での薬剤による介入により発症を抑制することが可能であることが判明した。
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[Journal Article] Histological scoring system for subchondral bone changes in murine models of joint aging and osteoarthritis.2020
Author(s)
Nagira K, Ikuta Y, Shinohara M, Sanada Y, Omoto T, Kanaya H, Nakasa T, Ishikawa M, Adachi N, Miyaki S, Lotz MK
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Journal Title
Sci Rep
Volume: 10
Pages: 10077
DOI
Peer Reviewed / Open Access
