2021 Fiscal Year Annual Research Report
Quantitative CT assessment of long-term progression of emphysema for heavy smokers and identification of progression-related gene
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19K12784
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
鈴木 秀宣 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教 (50546710)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
仁木 登 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 名誉教授 (80116847) [Withdrawn]
河田 佳樹 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (70274264)
井本 逸勢 愛知県がんセンター(研究所), 分子遺伝学分野, 副所長兼分野長 (30258610)
楠本 昌彦 国立研究開発法人国立がん研究センター, 中央病院, 科長 (90252767)
中野 恭幸 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (00362377)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 慢性閉塞性肺疾患 / 長期経年低線量CT画像 / 遺伝子 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
慢性閉塞性肺疾患(COPD)は世界の死因第3位で、その死亡数は323万人である。COPDの発症感受性遺伝子の候補が同定されつつある。本研究課題は世界に類のない重喫煙者の長期の経年低線量CT画像・臨床情報データベースを用いて気腫性病変の長期にわたる進展を定量的に評価する手法を開発し、気腫性病変の高進展リスク群を層別化する。これらを用いてCOPD関連SNP候補の中から気腫性病変の進展に関与するSNP群を同定する。このSNP群を活用して超早期肺気腫の検診を可能にする。研究項目は(1)長期の経年低線量CT画像・臨床・SNP情報データベースの構築、(2)長期経年低線量CT画像・臨床情報を用いた気腫性病変の高進展リスク群の層別化、(3)気腫性病変の進展に関与するSNP群の同定である。本年度は以下の研究を実施した。(研究項目1)10種類のCOPD・肺がん関連SNPをタイピングし、SNPデータベースを20種類に拡張した。(研究項目2)CT画像の3次元畳み込み深層学習による肺葉のセグメンテーション法を開発し、肺葉の自動分割を可能にした。肺葉別の肺気腫の画像特徴を計測し、喫煙情報・SNP情報・画像特徴からなる多次元空間を統計解析して肺気腫の進展に関与する因子を同定した。(研究項目3)CT画像・喫煙・遺伝子情報を用いて肺気腫の高進展リスク群が推定できる可能性を示した。
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