2020 Fiscal Year Research-status Report
AIプラーク診断を用いた高齢者急性冠症候群治療における出血性イベント最少化戦略
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20K07793
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| Research Institution | Showa University |
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Principal Investigator |
新家 俊郎 昭和大学, 医学部, 教授 (60379419)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森 敬善 昭和大学, 医学部, 助教 (10439474)
若林 公平 昭和大学, 医学部, 講師 (50384524)
山本 明和 昭和大学, 医学部, 助教 (60515592)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 動脈硬化 / Artificial intelligence / 光干渉断層映像法 / 脂質異常 / 糖代謝異常 / 炎症 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
日本人の急性冠症候群 (Acute coronary syndrome: ACS)は、発症率は欧米に比し低いものの、その再発率は同等である。二次予防目的で、脂質管理、糖尿病管理、抗血栓療法が行われるが、抗血栓療法に伴って出血イベントを発症すれば予後の悪化につながる。Artificial intelligence (AI) を活用し、冠動脈血栓イベントの予測能が向上すれば、出血高リスク (High bleeding risk：HBR) 患者に対する抗血栓薬の減量は可能と考えられ、高齢化社会における至適治療戦略の確立のため本研究を実施した。現在のところ、冠動脈プラークおよび冠動脈ステント留置部の光干渉断層映像 (Optical coherence tomography: OCT)画像を収集しAI解析を進め、①AIを用いた、血栓イベント予測指標の構築を行っている。また、同時に、脂質プロファイル、糖代謝プロファイル、炎症/酸化ストレスバイオマーカーを測定し、イベント予測指標を補完する枠組みを構築している。近年、冠動脈ステント留置後の抗血小板療法はより短期化が推奨される現状を鑑み、冠動脈ステント留置部の評価としてAI解析の‘教師‘データとして、ACS患者および安定冠動脈疾患患者において、留置1ヶ月以内のデータを用手解析により作成し論文公表した。本データを用いることで、冠動脈ステント留置早期において、AIによるリスク層別化が可能となれば、出血イベント抑制に向けての重要な指針が得られるものと考える。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
冠動脈ステント留置部の慢性期OCT画像100例に対し、AI解析を行い、これまでの用手解析の結果と照合しその精度を向上させている。非被覆ストラット、非圧着ストラット検出の正診率が向上しており、血栓イベント予測指標として活用可能なレベルに近づいている。一方で、プラークのOCT画像収集がやや遅延している。昭和大学病院OCTデータベースからは将来のイベント発生素地となる可能性がある軽度～中等度狭窄を示すプラークのOCT画像が十分ではなく、イベント予測指標を構築するに至っていない。
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| Strategy for Future Research Activity |
AI解析による血栓イベント予測能を向上させるために、十分な登録症例数を得ることを推進する。共同研究施設において撮像されたOCT画像を収集しAI解析を行う。脂質プロファイル、糖代謝プロファイルなどバイオマーカーについても同様に収集するとともに、各種出血リスクスコアなど臨床指標のデータベースを構築し、出血イベント/血栓イベントとの関連因子を統計学的に抽出する。また同時に、脂質代謝、血糖変動と冠動脈プラークの進展、退縮機序の関係を検証するとともに、出血因子、血栓形成因子に関する複合因子の検討を進めることとする。
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| Causes of Carryover |
本年度は、過去に撮像した患者様のOCT画像、および診療記録からの情報抽出を行っており、実質出費はなし。当初予定した、画像解析装置、実験試薬は次年度に繰り越して使用予定と致したく存じます。
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Research Products
(4 results)
