| 研究課題/領域番号 |
19H01084
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分59:スポーツ科学、体育、健康科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
新井 哲明 筑波大学, 医学医療系, 教授 (90291145)
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| 研究分担者 |
田中 喜代次 筑波大学, 体育系, 名誉教授 (50163514)
笹井 浩行 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究員 (60733681)
西村 雅史 静岡大学, 情報学部, 教授 (60740363)
根本 清貴 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (80550152)
根本 みゆき 筑波大学, 医学医療系, 講師 (80754316)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
45,890千円 (直接経費: 35,300千円、間接経費: 10,590千円)
2021年度: 13,260千円 (直接経費: 10,200千円、間接経費: 3,060千円)
2020年度: 13,260千円 (直接経費: 10,200千円、間接経費: 3,060千円)
2019年度: 19,370千円 (直接経費: 14,900千円、間接経費: 4,470千円)
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| キーワード | 行動特徴 / 軽度認知障害 / アルツハイマー病 / 早期スクリーニング / バイオマーカー / AI / 機械学習 / タウPET / 認知症プレクリニカル期 / スクリーニング / プレクリニカル期 / タウ / PET / MCI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
臨床症状のない認知症プレクリニカル期の重要性が認識されているが、患者特定には、バイオマーカーが高額・侵襲性を伴う、簡易スクリーニングの臨床検査は十分な精度がない、という課題がある。
近年、AI技術を用いた音声や歩行などの行動特徴の定量化を利用する事で、高い精度での認知症スクリーニングが可能であること、及び臨床検査と組み合わせることでその精度が更に向上することが示されている。
本研究では、この研究をプレクリニカル期に拡張し、バイオマーカーによるプレクリニカル期進行度と相関する行動特徴を同定し、日常生活及び臨床現場の双方で利用可能な非侵襲で簡便なスクリーニング手法として新規に定式化する事を目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、種々のバイオマーカーや神経心理検査と相関する行動特徴を同定し、日常生活及び臨床現場の双方で利用可能な非侵襲で安価な認知症早期スクリーニング手法を新規に定式化することである。歩行、音声、描画などの日常生活動作から得られる行動データを収集し、AI技術を用いて特徴量を抽出し組み合わせることにより、軽度認知障害及び‘アルツハイマー病を、90%以上の高い精度で正常対照と識別するスクリーニングモデルを構築することに成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で得た、歩行、音声、描画などの行動特徴を用いたスクリーニング手法は、非侵襲的で安価な手段として、医療機関におけるAD及びMCIの早期発見に役立つだけでなく、多数例のスクリーニングが必要な疾患修飾薬等の新薬の治験の際にも力を発揮すると思われる。さらに、本手法は、地域の健康診断や介護予防教室などの専門家がいない環境においても、認知症の早期スクリーニングのツールとして利用できる可能性があり、今後の発展が期待できる。
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