2023 Fiscal Year Research-status Report
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22K16963
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
外山 琢 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (10645568)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | フレイル / フレア / OCT / OCTA / VEGF |
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| Outline of Annual Research Achievements |
この研究は、高齢者の健康状態を評価するために眼科検査情報を活用する可能性を探求している。研究では、高齢者における前糖尿病や非糖尿病網膜症の神経変性を調べるために、網膜厚を測定した。その結果、網膜厚は、病気の段階に応じた神経変性を反映する敏感なパラメーターである可能性が示唆された。これは、糖尿病の管理や予防において、眼科検査が有用な情報を提供することができることを示唆している。また、高齢者のフレイルの予測において、眼科の検査情報を利用することができるかどうかも検証した。その結果、眼科検査で得られる網膜厚みとKCLスコア（フレイル指標）との間に有意な関連性は認められなかった。
高齢者に起こりやすい病気（アイフレイルの一つ）である網膜静脈閉塞症に対しては、ラニビズマブ、アフリベルソプトなど様々な薬剤が開発され、多くの高齢者がその恩恵を授かっている。薬剤それぞれの特性があり、効果や治療期間、副作用も様々であることが報告されている。治療に伴う脳梗塞や心筋梗塞の合併症の報告もあり、フレイルに伴う治療薬の影響について調査をした。
2023年度は、第62回日本網膜硝子体学会にて、網膜静脈閉塞症に対するラニビズマブ硝子体注射とアフリベルソプト硝子体注射後の前房フレア値を比較を行いその結果を報告した。アフリベルソプト硝子体注射群はラニビズマブ注射群に比べて、術後の前房内フレア値が高値であった。これはアフリベルソプトとラニビズマブの分子構造が主因であり、今後の治療選択の際に一つに指標となる可能性が示唆された。
眼科検査は、従来の医療分野で用いられている検査と比べ、非侵襲的で簡便な手法であり、高齢者の健康状態の評価に有用な情報を提供することが可能はある。全身状態(フレイル)を眼の状態から評価するために、いろいろな方面からアプローチを継続しており、次年度以降も研究を継続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
フレイルと眼の関連についての研究を行ってきた。OCT検査頭部MRI所見や頸動脈エコーの関連性を調べたが、有意な関連性を認めることはできなかった。高齢者を対象としているため、検査が難しいこと。再現性にもやや難があることなどが原因お考えられた。高齢者に対して、検査灯を長時間個視してもらったり、追尾してもらったりするのは困難な事が多く、OCTAの撮影が難しい方が多かった事がわかった。ただし、現状で、OCTA撮影には一定以上な時間がかかり、かつ被験者の協力が不可欠である。
そのため、高齢者に対して何とか、OCTAで得られる情報と同様の情報を短時間で入手することはできないかと考えた。OCTならば、OCTAよりも短時間で撮影が可能である。そこから、OCT画像から機械学習を利用して、OCTAの情報を得られないかと検討している。今後は、機械学習によるOCTA所見の取得ができるかどうかを試していく予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究では、フレイルと目の関係を調べている。研究をしていく中で、高齢者に対する検査の難しさを痛感した。同一患者であっても、体調次第で日によって検査ができたりできなかったりすることもあり、再現性のあるデータの取得や予定通りに検査が進まないという困難に遭遇する場面が多いという現状があることに気づいた。OCTやOCTAを使用して、高齢者の全身状態と眼の所見の関連性を解明することを本研究も目的としているが、フレイルとの関連性を調査する以前の問題で、検査自体の困難性を解決する必要であることに気づかされた。
そのことを考慮し、例えば、OCTA撮影には約１分の時間を要するが、OCT撮影は10秒程度で撮影可能である。すなわちOCT撮影をすることはできるが、OCTA撮影が難しい高齢者が多いという現状がある。OCTAは血管構造を非侵襲的に観察できるため、全身状態を予測するためには、OCTA所見を取得したいと考えている。そこで、OCT撮影ならばできるという現状を踏まえ、OCT画像からOCTA画像を予測することができないかと考えた。予測する方法としてAIの利用を考え、機械学習を行うことでOCTからOCTA画像を予測するための研究を行おうと考えている。
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| Causes of Carryover |
オンラインで学会に参加することで、経費を削減することができた。
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