血流解剖に基づく未破裂脳動脈瘤分類および新規画像診断システムの提案

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 22K09277
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 杉山 慎一郎 東北大学, 医学系研究科, 非常勤講師 (30623152)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 新妻 邦泰 東北大学, 医工学研究科, 教授 (10643330) ; 安西 眸 東北大学, 流体科学研究所, 助教 (50736981) ; 船本 健一 東北大学, 流体科学研究所, 准教授 (70451630)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 脳動脈瘤 / 数値流体力学

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、血行動態に基づいた未破裂脳動脈瘤分類の作成、および、破裂リスクの高い群の同定である。有病率が2-6%と極めて高く、MRI装置の普及した本邦において診断例が増加している未破裂脳動脈瘤について、将来、破裂リスクが高く、外科的治療介入を行った方が良いと考えられる群を明らかにする。加えて、「血流」という新しい視点から、脳動脈瘤診療における新規の神経学的モダリティを提案することを目論む。
そのための方法論として、本研究では「血流解剖に基づくデータベース・アプローチ」という、極めて独創的な手法を用いている。ここでいう「血流解剖」とは、数値流体力学的解析（computational fluid dynamics解析：CFD解析）を用いて、複雑な脳動脈瘤内の血行動態を時間的・空間的に分割し、その基本構造を認識する作業のことを言う。
研究過程は3段階に分けられる。第１段階は、未破裂脳動脈瘤（約６００例）について、血流解剖に基づく分類を行うことである。第２段階は、破裂脳動脈瘤（約３００例）について、親動脈の幾何学的特徴を数値化することである。研究の第３段階は、第２段階において抽出した破裂脳動脈瘤における親動脈の特徴を「識別キー」として、未破裂脳動脈瘤データベースを参照し、破裂リスクの高い群を同定することである。
現在、研究の第１段階、すなわち、未破裂脳動脈瘤データベースの構築を終了したが、その分類に際しては、AIデータ解析技術の活用（分類器による自動化）にも取り組むこととなった。また、引き続き、研究の第2段階、すなわち、破裂脳動脈瘤における親動脈の幾何学的特徴に関する検討を行っているところである。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

概ね研究計画通りに進行している。現時点で、予期せぬ事態は起きていない。

Strategy for Future Research Activity

本研究は、未破裂脳動脈瘤に対する新規画像診断手法を、血流という全く新しい切り口から提案するものである。その将来的な普及を見据え、現在から独善的な立場に陥ることのないように注意するとともに、医療の現場で利活用できるような出口戦略を模索する必要がある。出口戦略の一案として、学術機関におけるコアラボの設置を考えている。

Causes of Carryover

社会情勢（COVID-19感染症の蔓延）から予定していた学術会議への参加を見送った点、また、研究の初期段階であることから、論文作成のための費用が生じなかった点が理由として挙げられ、そのため、比較的少額の次年度使用額が生じた。
当該助成金は、研究成果の発表に要する費用として使用する。