2022 Fiscal Year Research-status Report
歯科医療DXがもたらす矯正歯科治療における個別化治療への挑戦
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22K17273
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| Research Institution | Meikai University |
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Principal Investigator |
町谷 亜位子 明海大学, 歯学部, 助教 (30848916)
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2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 矯正歯科治療 / 個別化医療 / 機械学習 / 3次元デジタルデータ / デジタルトランスフォーメーション(DX) |
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| Outline of Annual Research Achievements |
不正咬合は多因子性疾患であるが、矯正歯科治療の治療結果とその患者が有する多彩なバックグラウンドの因果関係は明らかになっていない。また、歯科治療の中でも治療期間が長いことからデータの蓄積が進みづらい傾向があり、歴史の浅い矯正装置においては、治療成績や予知性が未だに不確定である。そこで、本研究ではメカニクスの全く異なる２つの矯正装置に着目した。機械学習手法を用いて、矯正装置ごとの治療効果を明らかすることで、それに関連する臨床的に意義の高い疾患の特徴を見出す。一人一人の患者がもつプロファイルに対応した最適な治療を提案できる新しい手法を開発することで、矯正歯科治療における装置と患者の特性をふまえた包括的な治療指針の確立（個別化医療の提供）を目指し、研究を行った。当該年度では、各矯正装置の治療効果に影響する個体特性の探索において一定の進捗を得た。装置ごとの治療難易度と症例の特徴を見出すことを目的とし、当該年度では、矯正治療患者を対象とし、不正咬合症例の難易度を示す指標として世界的によく用いられているAmerican Board Orthodontics Discrepancy index(ABO-DI)を用い、中等度以上の患者を抽出した。ABOの客観的治療評価システムであるCast Radiograph Evaluation(ABO-CRE)を用い、治療成果の評価を行った。解析の結果、従来、明らかになっていなかった中等度以上の不正咬合でのマウスピース型矯正装置での治療効果が明らかになった。また、マウスピース型矯正装置とマルチブラケット装置では、そのメカニクスの違いから適応症例が異なる可能性が示唆された。本研究の成果は、装置の特性をふまえた治療法や適応症例を見出すことで、矯正治療の予知性、安全性のの向上の一助となる可能性がある。
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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
矯正装置の治療効果に影響する個体特性の探索を行うことで、患者固有の多項目因子に基づいた個別化医療の実現に向けての戦略を構築することを目的とした。矯正装置ごとの治療結果の増悪因子を明らかにすることができれば、患者に合った治療法の選択の一助となり、医療トラブルの減少につながると考えられる。当該年度は、不正咬合症例の難易度を示す指標として世界的によく用いられているAmerican Board Orthodontics Discrepancy index(ABO-DI)を用い、不正咬合患者の分類を行った。ABOの客観的治療評価システムであるCast Radiograph Evaluation(ABO-CRE)を用い、治療後の評価を行うことで、今まで世界的にも報告のほとんどなかった中等度以上の不正咬合患者を対象とし、マウスピース型矯正装置の治療成果を明らかにした。また、それぞれの患者特性の解析を行うことで、装置の特性をふまえた適応症例の探索において一定の進捗を得た。このことは、今後の国内での矯正歯科治療において指針の一助となる可能性がある。また、本研究では、矯正装置の種類によるう蝕リスクについての評価を行った。その結果から、矯正装置の種類によりう蝕リスクが異なる可能性あり、患者特性に基づいた矯正装置の選択および矯正歯科治療中のモニタリングによる口腔内疾患のリスクマネジメントの可能性が示唆された。当該年度では、目的達成に向けておおむね予定通りに研究計画を遂行し、成果を収めることができたと考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
・収集データに基づいたレントゲン写真の解析、患者特性のデータの取得、データの分析
当該年度の結果から、レントゲン写真の解析、患者特性のデータの取得、デジタル模型の計測条件の検討を行い、解析を行った結果から、手法の有用性が明らかになった。引き続き、患者データの収集、評価を行い、さらなる分析を進める。今後は、機械学習の手法を用い、解析を行うため、患者数を増やし分析を行う。また、治療終了時ABO-CREの数値を階層化し、それぞれの階層におけるセファロ分析の解析データおよび治療開始時ABO-DI、患者情報など多項目因子を基に数値データ解析（回帰分析、クラスター分析）を行い、各矯正装置の治療結果の傾向および、治療結果の原因分析を行うことで関連する患者プロファイルの探索を進める。
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| Causes of Carryover |
データ解析の向上のため、歯列模型の３次元デジタルデータの画像解析の自動化に取り組んだが、予定していたソフトウェア解析の委託が延期になったこと、新型コロナウィルス感染症の影響で予定していた国際学会がweb開催になり、参加費、及び旅費などの必要経費が大幅に減少したことが、次年度使用額が生じた原因となっている。当該年度の研究費に未使用額が生じたが、おおむね研究計画を順調に遂行出来ており、成果を得ることができている。研究計画変更に合わせ、今年度行う予定の研究計画と併せて実施する。
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