NMR技術を用いた死体髄液からの頭蓋内傷病変の診断法の新規開発

2013 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 25670346
• Research Institution: Nippon Medical School
• Principal Investigator: 平川 慶子 日本医科大学, 医学部, 助教 (30165162)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小池 薫 京都大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (10267164) ; 金涌 佳雅 防衛医科大学校(医学教育部医学科進学課程及び専門課程、動物実験施設、共同利用研究, その他部局等, 助教 (80465343)
• Project Period (FY): 2013-04-01 – 2014-03-31
• Keywords: 死体髄液 / 核磁気共鳴 / 多変量解析 / データマイニング / 死因究明

Research Abstract

死体検案で採取した死体髄液試料から，頭蓋内の傷病変の存否を識別する検査技術を開発することにより、検案診断の精度を高めると共に、解剖要否の判断根拠として活用できるようにすることを目的とした研究を行った。
そこで，死体髄液をＮＭＲ計測し、我々が新規に開発した信号処理および独自のデータ解析技術を適用することにより、死因としての頭蓋内傷病変(内因性の脳出血・脳梗塞や外傷性頭蓋内出血・脳浮腫)と頭蓋外傷病変(心臓死など)が、法医学の診断実務上で鑑別できるかどうかを検討した。
平成２４～２５年に、死体検案・法医解剖の症例で、「頭蓋内傷病変」により死亡した事例を対象とし、「心臓疾患などにより」死亡した事例をコントロールとして扱い、検案あるいは解剖時に死体から髄液を採取した。併せて、死因、死後経過時間、生前の病歴や、主要な肉眼・組織所見・血液生化学検査結果などの剖検情報を取得し、後の解析で取り扱いが容易となるようにデータベース化した。
採取した髄液をＮＭＲ計測し、専用の解析ソフトで、スペクトル処理した後、観測周波数範囲の信号強度分布としてデータを数値化した。その後、Unscrambler X ver10.3(camo)を用いて、主成分分析によるデータの可視化、PLS（Partial Least Squares）判別分析法による解析を行い、結果をクロスバリデーションで検証した。今回解析したデータでは、PLS判別分析による「頭蓋内傷病変」と「心臓疾患などにより死亡した事例」の識別が可能であることがわかった。今後、PLS判別分析で得られた識別モデルのブラッシュアップと、死体髄液のＮＭＲデータとデータベース化した剖検情報を統合して、データマイニング法による解析を推進することにより、死体髄液のＮＭＲ計測値の死因究明に関する有用性について検証し、総合評価を行う予定である。