A longitudinal MRI study on human fetal brain development

Research Project

Project/Area Number	19KK0247
Research Category	Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (B))
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 59:Sports sciences, physical education, health sciences, and related fields
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	多賀厳太郎東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 教授 (00272477)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	保前文高東京都立大学, 人文科学研究科, 准教授 (20533417) 續木大介東京都立大学, 人文科学研究科, 特任准教授 (50646346) 儀間裕貴東京都立大学, 人間健康科学研究科, 助教 (50708039)
Project Period (FY)	2019-10-07 – 2023-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help	¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000) Fiscal Year 2022: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000) Fiscal Year 2021: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000) Fiscal Year 2020: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000) Fiscal Year 2019: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords	胎児 / 脳 / MRI / 発達 / 運動 / 胎動 / 縦断研究 / 脳溝 / cineMRI
Outline of Research at the Start	脳のイメージング技術の進歩により、成人から乳幼児へ、さらには胎児へと、より初期の脳の発達に関心が注がれるようになってきた。本研究では、東京大学を中心とする日本グループが、ウィーン医科大学を定期的に訪問し、そこで蓄積されてきた胎児のMRI画像を用いた分析を行う。特に、世界的にも例が少ない胎児の縦断的な計測データを用いて、脳の形態変化を定量化するとともに、弾性体力学理論に基づき、脳溝形成の仕組みを分析する。また、MRIで捉えた全身の自発運動の時系列分析を行い、脳の構造発達との関連を調べる。
Outline of Annual Research Achievements	2019年度に、研究代表者および分担者らがウィーン医科大学を訪問して以来、ウィーン市立総合病院で撮像された胎児期の脳の構造画像(MRI T2)、及び全身運動画像（SSFP法を用いたcine MRI）を対象として、日本側グループで行う分析方法と対象データの選択についての議論を重ねてきた。2020年度には、本研究での解析対象とするデータについて、ウィーン医科大学グループで匿名化を実施し、日本側の研究者と共有することが可能になった。その結果、在胎20～36週の胎児の脳の構造画像については、計41個のデータセット、全身運動画像については、98例のデータセットを整備し、分析を進めた。脳のマクロな形態の発達の機構を明らかにするため、脳の構造画像から、幾何形状の特徴量を抽出するための種々の分析を行った。特に、在胎週数に応じた脳溝と脳回の形成を定量化するため、脳表の曲率等の変化、灰白質と白質のセグメンテーションに基づく皮質厚の変化等について分析を進めた。さらに、脳室のセグメンテーションを行い、灰白質と脳室のラジアル方向の対応関係から、プロトマップ仮説に基づく脳領域特異的な形態の発達の分析を行った。一方、cine MRIのデータから自発運動を抽出して解析する手法の構築を進めた。胎動が明瞭に撮像されている条件の良い２例を選び、胎児の四肢の特徴点の位置を画像１フレーム毎に決定し、運動の軌跡や時系列のデータを得た。また、眼球、頭部、母体の子宮のセグメンテーションを行い、胎児の運動データに混在する子宮運動を補正するアルゴリズムを開発した。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason コロナ禍のため、ウィーンへの訪問ができなくなっているため、現地でのデータ取得などが遅れ気味である。
Strategy for Future Research Activity	オンラインでのディスカッションを積極的に実施し、研究を加速する。