2021 Fiscal Year Annual Research Report

cohort study to clarify the health issues by long time ICT use

Research Project

Project/Area Number	19H03909
Research Institution	Tokai University
Principal Investigator	立道昌幸東海大学, 医学部, 教授 (00318263)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	中野匡東京慈恵会医科大学, 医学部, 教授 (90217795) 古屋佑子東海大学, 医学部, 助教 (80880260)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2024-03-31
Keywords	ICT機器利用 / 緑内障 / スクリーニング / 判定ロジック / アウトカム
Outline of Annual Research Achievements	VDT機器の長時間・長期間使用（現在ではテレワークが主体になりさらに画面を見る時間が増加している）が視神経の変性疾患である緑内障による視野異常の発症のリスクになり得るかについて検討するために（近年のICT機器の発展により、以後VDTをICTに読み替える）コホート研究を実施中である。2016年にコホートを設定して、以後毎年、緑内障検診とVDT作業時間のサーベイを行っている。交絡やバイアスを可能な限り除いた質の高い前向き研究にて検証する必要があり、特に、ICT機器の種類(PC、スマホ、タブレット等)、利用方法（CAD・CDAM、監視、プログラミング、ゲーム、Web検索、メール使用の一般利用等）が緑内障の発症と関連するのかなどの詳細な情報を集取中であり、また、同時に人間ドック並びに、生活習慣調査を実施しているので、全身的影響もあわせて情報を収集している。最終的な目的としては、本研究では、緑内障発症のリスクと関連する詳細なICT使用機器、使用目的、方法、時間の特定を行い、予防法を提唱することまでを目的とする。今年度の最も特筆すべき業績としてOptical Coherence Tomography（OCT）三次元断層撮影像を毎年、撮影し、FDT視野計とともに、その画像にてスクリーニングを基本として考えているが、そのOCT画像により緑内障を自動判定できるプログラムを開発して、その妥当性まで検証し完成させた点である。これにより、2016年以降、OCT画像経年的に集取してきたが、その蓄積さえた判定プログラムを用いることにより経時的にアウトカムを確実に検出することができる。また、そこでスクリーニンされた方には、確定診断として、ハンフリー視野計を実施し結果を、分担研究者の緑内障専門医の中野匡教授に診断を随時行っており、眼科医による確定診断として正確なアウトカムが得られ居る
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason OCTの自動判定プログラムが完成したことにより、アウトカムが高感度で得られること、さらには、緑内障の確定診断についても、ハンフリー視野計にて問題なく診断できており、他のデータ収集も順調に得られており、コホート研究として、順調に経過している。
Strategy for Future Research Activity	今後も、同様に緑内障のアウトカムを収集するとともに、曝露であるVDT作業時間について、自己記入式問診票にて実施しているが、客観性が課題となるため、PC使用のログをとるプログラムを検討しており、客観的な曝露を測定して、問診票の妥当性評価を実施する。また、眼軸長を測定してから5年以上経過するため、再度眼軸長を測定することにより、縦断的に成人期以降の眼軸の延伸とICT機器利用時間との関連を実証する。この研究にて、ICT使用時間と眼軸長の延伸が実証されれば、極めて新規な重要な知見を得ることになる。また、OCT緑内障自動診断プログラムは汎用性が高いと判断できる。従って、他の多くの集団でも妥当性を検証することにより、検診装置として一般化での使用を目指す。そのため、これらの開発ロジックには、特許申請することを検討している。さらに、今年度は、OCT画像と認知症との関連解析にも着手する予定である。認知症患者のOCTによる網膜の厚さが減少することは多くの報告があるが、経時的に観察しているのは当グループのみである。経時的なOCTによる網膜神経層の変化、特異的部位の検出当の基礎的な解析に着手する予定である。これにはAIが適すると考え、現在AIプログラマーとのタイアップを検討している。