2020 Fiscal Year Research-status Report
Brain signature of pain experience
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19K07930
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
鹿野 理子 東北大学, 医学系研究科, 大学院非常勤講師 (20344658)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 内臓痛 / 脳機能画像 / 機械学習 / 予測モデル / 過敏性腸症候群 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本検討では、目に見えない”痛み体験”の首座を脳ととらえ、痛み体験時の脳活動、および慢性的に痛みを持つ個体での脳活動をもとに、痛み特異的な脳活動マーカーを作成することを目的とする。
これまでに、慢性的な痛みをもつ機能性疼痛の患者群、過敏性腸症候群、機能性ディスペプシア、外陰部痛、とクローン病（器質性疾患）において、まったく同一のプロトコールを用いて、痛み刺激時、および痛みを持つ個体の安静時、および脳形態の国際共同研究を立ち上げた。他施設共同研究の問題点として、検討を行った施設間、個体間、対象群間でのデータのばらつきが大きく、共通項の抽出の標準化が挙げられた。そこで人工知能の機械学習アルゴリズムを脳画像解析に応用し、個々の疾患群を特異的に表像する脳活動パターンをモデル化するとともに、機能性疼痛障害に共通の脳活動パターンを同定しようと試みた。
本年度は、新規ののデータ取得がCOVID-19関連の制限のために予定よりも遅延したため既存のデータを用いて、機械学習アルゴリズム、およびグラフセオリーを用いた解析を行った。スウェーデン、ベルギー、日本の過敏性腸症候群、および機能性ディスペプシア患者の安静時脳画像データを解析し、患者群と対照健常群でのグラフセオリー指標に有意差があるか、さらに共通の心理指標との関連があるかを検討した。結果として、スウェーデン、日本の過敏性腸症候群の安静時脳画像では両国とも、疾患と健常群のグループ間の有意差は認めなかったが、抑うつ傾向のグラフセオリー指標への影響が共通して認められた。また、他施設間で行った、内臓痛と体制痛時の脳画像データ機械学習アルゴリズムで解析し、両者を分別する脳画像パターンを描出した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本検討の目的は、機能性消化管障害、慢性疼痛性障害の新規のデータを取得しつつ、既存データと合わせて、疼痛に関連する脳活動パターンを描出することであるが、COVID-19感染による制限のために、新規データの取得に遅れが生じている。そのため、既存データによるモデル作成、論文化に力を入れ、海外の共同研究者とのコミュニケーションもオンラインで活発に行った。結果として論文化できたところは評価できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
COVID-19の感染状況を鑑みつつ、内臓刺激時の脳活動新規データの取得を進める。並行して海外共同研究者らとコミュニケーションをとり、既存データから、新たなアルゴリズムの作成を試みる。最適化したアルゴリズムを用いて、機能性疼痛の病態群に特異的な脳活動パターンの抽出、および臨床で治療戦略に役立つ脳活動のアセスメント手法の絞り込みを行う。
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| Causes of Carryover |
COVID-19感染の拡大により、新規データ取得のための研究協力者に対する謝金の支払いの費用が予定よりも少ない結果となった。また海外の共同研究者の訪問、海外の学会での発表を見送ったため予定した渡航費を使用しなかった。感染状況の落ち着きとともに、新規データの取得、海外共同研究施設の訪問、学会発表費用として使用する予定である
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