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Elucidation of resting state functional networks and integration of white matter microstructural information in dystonia

Research Project

Project/Area Number 20K07868
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 52020:Neurology-related
Research InstitutionThe University of Tokushima

Principal Investigator

FUJITA Koji  徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 講師 (80601765)

Project Period (FY) 2020-04-01 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywordsジストニア / 磁気共鳴画像 / MRI / fMRI / 安静時機能的磁気共鳴画像
Outline of Research at the Start

ジストニアの診断は主に症状によるため、臨床医によるばらつきが大きいことが課題である。そのため、診断や病勢評価に活かせる客観的なマーカーが求められている。画像検査として、安静時機能的磁気共鳴画像の活用が期待されている。本研究ではジストニアにおける安静時機能的ネットワークの解明と白質微細構造情報の統合をめざす。本研究の成果は神経画像バイオマーカーの開発に広く寄与する。

Outline of Final Research Achievements

The diagnosis of dystonia relies primarily on symptomatology, which can be problematic because of the high variability among clinicians. Therefore, there is a need for objective markers that can be utilized for diagnosis and disease assessment. In imaging studies, resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) is expected to be utilized. However, resting-state fMRI is difficult to quantify on an individual patient level. To solve this problem, the principal investigator has developed a novel method to determine and quantify disease-related networks using independent component analysis and bootstrapping in resting-state fMRI. In this study, the method was applied to dystonia to detect and quantify resting-state functional networks. The independent component analysis-bootstrap method was used to identify the networks and quantify their expression.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究はジストニアを対象としているが、ジストニアと同様に従来のMRI検査で明らかな異常を認めない多くの神経精神疾患に応用できる可能性がある。例えば、パーキンソン病の診断に直結する所見は従来のMRIでは認めがたい。また、多系統萎縮症、進行性核上性麻痺、大脳皮質基底核症候群などのパーキンソン症候群も、病初期などは従来のMRIで異常を認めないことがしばしばある。これらの疾患では安静時fMRIなどにおける変化が報告されているが、バイオマーカーとしてはいまだ確立していない。したがって、本研究の成果は神経画像バイオマーカーの開発に広く貢献することが見込まれる。

Report

(5 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • Research Products

    (1 results)

All 2023

All Patent(Industrial Property Rights) (1 results)

  • [Patent(Industrial Property Rights)] 診断支援システム及びコンピュータプログラム2023

    • Inventor(s)
      藤田浩司、David Eidelberg
    • Industrial Property Rights Holder
      徳島大学、FIMR
    • Industrial Property Rights Type
      特許
    • Industrial Property Number
      2023-009387
    • Filing Date
      2023
    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2020-04-28   Modified: 2025-01-30  

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