| 研究課題/領域番号 |
18K10124
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58040:法医学関連
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| 研究機関 | 三重大学 (2020)
京都大学 (2018-2019) |
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研究代表者 |
小谷 泰一 三重大学, 医学系研究科, 教授 (20330582)
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| 研究分担者 |
玉木 敬二 京都大学, 医学研究科, 教授 (90217175)
宮尾 昌 京都大学, 医学研究科, 講師 (90711466)
真鍋 翔 京都大学, 医学研究科, 教務補佐員 (00794661)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 乳児突然死 / 予防法の確立 / 診断補助モデル / 発症予測モデル / ベイジアンネットワーク / 乳幼児突然死 / ベイズ理論 / 疾患発症予測モデル |
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| 研究成果の概要 |
乳幼児突然死症候群は新生児以外の乳児死亡原因で最も多い疾患である。しかし、その診断は困難で発症を早期に予測できない。そこで本研究では乳児突然死の診断補助モデルと発症予測モデルの構築を目指した。まず仮のモデルをモデル構築支援ソフトに当施設乳児解剖例及び各種統計上の対照群を入力することで構築させ、その後専門的見地で修正した。さらに別の新たな症例で精度を検証した。その結果、乳児突然死診断補助モデルは7割の症例で専門医診断と同じ診断名を最も可能性が高い診断と示した。発症予測モデルはこれまでの疫学研究が示してきた発症リスクに近似した値を再現した。今後、実用化に向けて前向き研究を実施する予定である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
乳幼児突然死症候群はうつぶせ寝・養育者喫煙・人工乳栄養等が危険因子となり、脳幹部に障害が生じ本来は覚醒すべきときに覚醒できないことが主な病態と分かってきた。しかし、未だに世界的に新生児以外の乳児死亡原因で最も多い疾患である。また、診断が難しく国内及び国際比較では地域毎に診断が異なっている。そのため診断の差異改善に診断標準化に資するモデル、発症防止に早期発症予測モデルの開発が必要である。
本研究では各症例のリスク要因を開発したモデルに入力することで診断や発症予測が可能であることを示した。また症例数の少ない疾患でもモデル開発可能なことを示しており希少例でのモデル開発法を示したことにも意義がある。
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