| Project/Area Number |
22K09120
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 55060:Emergency medicine-related
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
錦見 満曉 広島大学, 医系科学研究科(医), 助教 (00816118)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
志馬 伸朗 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (00260795)
高橋 邦彦 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 教授 (50323259)
大下 慎一郎 広島大学, 医系科学研究科(医), 准教授 (50508132)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | ECMO / ARDS / 急性呼吸窮迫症候群 / V-V ECMO / 型分類 / 急性呼吸急迫症候群 / 人工心肺 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究課題はVV-ECMOが必要となったARDS患者の胸部CT画像の全国前向きデータベースを構築し，VV-ECMO導入前に撮影した胸部CT画像の所見を客観的かつ定量的に評価し，予想される転帰や病態に応じた型分類をおこなうことを目的とする。また型分類のためのアルゴリズムを作成後，日常の臨床の現場で型分類をするための計算補助アプリケーションを作成する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、VV-ECMOによる管理を要する急性呼吸窮迫症候群 (Acute Respiratory Distress Syndrome; ARDS)の患者を対象として、①胸部CT画像を含む一般的な臨床所見，血液検査所見，VV-ECMO導入後に施行された様々な治療法(ステロイド療法，腹臥位療法などの有無)についての情報を集約する全国データベースを構築し、②VV-ECMO導入前の胸部CT画像，および臨床情報から，治療反応性良好群/不良群，予後良好群/不良群のphenotypeを予測するAIアルゴリズムを発明すること、を目的としたものである。
令和5年度では、申請者が構築したVV-ECMO管理を必要とした超重症急性呼吸不全患者の全国多施設胸部CT画像データベースのプラットホームを利用して、実際に本研究に参加を表明した施設のデータ(日本のECMO管理に習熟した24施設)を収集した。
この構築したデータベースはECMO管理を必要とした超重症呼吸不全患者の胸部CT画像および、年齢や性別などの患者基本情報、ECMO管理中の詳細な臨床情報、生命予後に関するデータを含むものであり、上述した研究計画の①にあたる。最終的におよそ700人の患者データを収集することができ、国際的にも前例のないVV-ECMOに関するデータベースを構築できた。構築したデータベースに関しては、国際学術雑誌にその概要を報告した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初の想定よりもデータベースが大規模になり、国際的学術価値が高まったため、研究成果を報告する必要が生じ、アルゴリズム開発に関しては令和5年度までに完了できなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
構築したデータベースを利用して個別化治療戦略につながる型分類をおこなうAIアルゴリズムの開発を目指している。
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