2021 Fiscal Year Research-status Report
排尿筋低活動に対する人工知能を用いた診断法の開発と非侵襲的バイオマーカーの探索
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20K09523
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
松川 宜久 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (30378145)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 徳則 名古屋大学, 医学系研究科, 特任教授 (20182636)
亀谷 由隆 名城大学, 理工学部, 准教授 (60361789)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 排尿筋低活動 / 人工知能 / 下部尿路機能障害 / 低活動膀胱 / メタボロミクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、昨年度の研究で開発した尿流測定検査データを用いたDU（排尿筋低活動）、BOO（膀胱出口部閉塞）などの下部尿路機能障害に対するAI(人工知能)診断システムの発展、応用化を行った。実臨床では、膀胱出口部閉塞と排尿筋収縮力低下を合併した症例も存在し、膀胱出口部閉塞度指数(BOOI）、排尿筋収縮力指数(BCI）の値を直接算出可能な診断モデルを開発することで、DUやBOOの診断のみならず、その重症度や、病態が合併した症例も診断可能となる。今回、DU、BOOの症例に加えて、DU+BOO、正常な下部尿路機能を有した症例を学習させ、一次元畳み込みニューラルネットワークを構築した。新たに確立したAI診断モデルでは、実際のBOOI、BCIとの有意な相関性を示し、その相関係数は、0.574、0.688であった。これらにより、DU や BOO の重症度(程度)の評価も可能となり、より柔軟な下部尿路機能障害の診断が可能になったと考えている。さらに、これまで我々がDUとBOOの鑑別に有用であると報告した排尿効率や膀胱内前立腺突出のパラメータを新たにAIに学習させる事で更なる診断精度の向上を目指したAI診断システムの開発を継続中である。
一方、DU診断に対するバイオマーカの研究においては、実臨床におけるDU患者、BOO患者、正常患者の尿検体におけるメタボロミクスの検討を行った。まだ組み入れ症例数が少ないため、詳細な解析は行えていないが、これまでの解析において、DU症例においても、尿中メタボロミクスの分布が大きく2群に分類されることを見出し、DUの発生機序(病態)との関連性を検討していく予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
DUに対するAI診断システムの開発、メタボローム解析ともに当初の予定通り順調に研究が進捗している。ただメタボローム解析では、DUとBOOにおける特徴的なメタボロームの同定が難しく、今後クラスター解析など、解析手法を見直して検討を深めていく予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
当研究の最終年度として、AI診断システムの開発では、実臨床での実用化を目指して、尿流測定検査における尿流波形の情報に、排尿効率、膀胱内前立腺突出度のパラメータを加えてより精度の高い診断システム確立する。また、説明可能 AI手法を用いて診断を行う際にAIモデルが尿流波形のどこを見ていたのかを分析し、診断根拠の解明に努める。
一方、メタボロミクス研究においては、さらに症例の組み入れを行い、DU症例、BOO症例でみられる特徴的なメタボロームの同定を行い、これらの結果から、それぞれの病態でみられる発生機序の解明、また実臨床における病態診断のバイオマーカとして有用性を判断する。
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| Causes of Carryover |
海外学会での研究成果の発表のために旅費を計上していたが、コロナ禍の影響により学会中止、webでの開催となったため予定より使用額が少なくなった。また、研究解析のための人件費においてもコロナ禍による影響で、次年度以降に持ち越したため、使用額が少なくなった。本年度は研究最終年度として、海外での研究成果の発表ならびに大規模な研究解析を行う予定である。
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Research Products
(6 results)
