| 研究課題/領域番号 |
16K16148
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
鈴木 秀宣 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部理工学域, 助教 (50546710)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 慢性閉塞性肺疾患 / 医用画像 / ゲノム / 検診法 / イメージングバイオマーカー / 慢性閉塞性肺疾患の早期検診法 / 長期経年低線量CT画像 / 画像・ゲノム情報による層別化法 / 遺伝子 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題は画像・臨床情報から得るPhenotypeとゲノム情報から得るGenotypeを融合した超早期COPD検診法を研究開発し，COPD患者のQOLの向上に貢献することを目的とする．喫煙者・過去喫煙者・非喫煙者のCT画像を用いて，肺気腫の進展度の指標であるLAV(low-attenuation volume)を自動計測した。約5年間のLAVの経年増加量を算出し，これに基づいてCOPD増大群・非増大群を分類した。COPD増大群に関連する候補SNP(Single Nucleotide Polymorphism)を発掘し，早期COPD検診法の可能性を見出した．
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