| Project/Area Number |
19K17521
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 53020:Cardiology-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
山本 絵里香 京都大学, 医学研究科, 助教 (30837670)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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| Keywords | plaque erosion / 急性冠症候群 / プラークびらん / 急性冠動脈症候群 / Plaque erosion |
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| Outline of Research at the Start |
働き盛りの生命を前触れなく奪う急性冠動脈症候群 (ACS)は、その予防法の開発が必須である。動脈硬化性病変において、粥腫の破裂(plaque rupture)により血栓が生じて血流が減少、途絶する病態が提唱されているが、ACSの約30％の症例で、plaque erosion (プラークびらん) が血栓の原因であることが示されてきた。しかしながら、現時点でそのような症例での血栓の発症機序には不明な点が多い。本研究は、Clonal hematopoiesis of indeterminate potential (CHIP) 、biomechanical stressの観点からプラークびらん症例における血栓形成の発症機序の解明を行い、さらにこの病態を再現できる生体モデルを作製することを目的とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、プラークびらんによる急性冠動脈症候群発症の機序解明を目的とした多角的アプローチを採用している。具体的には、以下の2つの主要な方針を掲げている。
数値流体力学(生体力学的ストレス)解析の継続と改善：令和5年度は、昨年度から継続して数値流体力学解析を行っている。冠動脈CTのデータを用いた生体力学的ストレス解析は、冠動脈CTの解像度の問題等によって安定したデータの出力が難しいという課題がある。この問題を解決するために、更なる症例の蓄積を継続し、外部研究者にも助言を得てアルゴリズムの改訂やモデル作成方法の見直しを行っている。さらに、機械学習を応用した推定値の算出方法についても模索中である。これらの取り組みにより、より安定した冠動脈モデルの構築および安定した解析を目指している。
微小循環障害に関するデータ収集と解析：近年、冠動脈領域において微小循環障害が大きな注目を集めており、急性冠症候群だけでなく、広く冠動脈疾患を対象としたデータ測定を実施している。急性冠症候群発症後、一部の症例では冠微小循環の異常が観察されるが、病変背景の違い(プラーク破綻、プラークびらん、石灰化病変など)による微小循環障害の程度の差異や、もともとの微小循環障害の程度が急性冠症候群発症に与える影響などについては、まだ定まった見解がないため、昨年度から継続して微小血管抵抗や冠血流量などの血行力学的データ収集を行っており、来年度も継続してデータを収集予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
数値流体力学解析がで安定した結果が得られず、引き続きアルゴリズムの改訂や、モデル作成方法の見直しを行う。
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| Strategy for Future Research Activity |
数値流体力学解析に関しては引き続きアルゴリズムの改訂や、モデル作成方法の見直しを行う。また並行して機械学習で、推定値を算出する方法に関しても検討する。
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