| 研究課題/領域番号 |
20K09523
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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56030:泌尿器科学関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
松川 宜久 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (30378145)
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| 研究分担者 |
山本 徳則 名古屋大学, 医学系研究科, 特任教授 (20182636)
亀谷 由隆 名城大学, 理工学部, 准教授 (60361789)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022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)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 排尿筋低活動 / 人工知能 / 下部尿路機能障害 / オミックス / 低活動膀胱 / 診断システム / メタボロミクス / AI診断 / 尿流動態検査 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、下部尿路症状（排尿障害）の原因として、注目されているものの、診断が困難である排尿筋低活動（膀胱の収縮力が落ちることで排尿障害が生じる）、膀胱出口部閉塞（前立腺肥大など膀胱の出口が閉塞することで排尿障害が生じる）に対して、人工知能を用いて、簡便かつ正確な鑑別、診断法の確立を目指す。また排尿筋低活動患者の尿中の代謝産物を網羅的に解析を行うことで、排尿筋低活動に特異的な代謝産物の同定を行い、その発生機序を解明する。
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| 研究成果の概要 |
男性下部尿路症状の主な原因である排尿筋低活動(DU)と膀胱出口部閉塞(BOO)は、治療アプローチが全く異なるため、その鑑別が必要となるが、侵襲的検査である内圧尿流測定検査を行わないと正確な診断がつかない。今回、我々は、人工知能技術を用いて、非侵襲的な検査である尿流測定検査所見から、これらの病態を鑑別するシステムを開発した。DUに対しては感度80%、特異度89%で、BOOに対しては、感度77%、感度85%で診断でき、高い精度でDUとBOOの鑑別が可能なAI診断システムの開発に成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
非侵襲的検査により、高い精度で下部尿路機能障害（排尿筋低活動、膀胱出口部閉塞）を診断できたことで、下部尿路症状に対する病態診断が簡便に可能となった。超高齢化社会を迎えてますまず増加する下部尿路症状症例に対して、正確な病態診断は正しい治療選択につながり、治療満足度や医療費の効率化に貢献できるものと考えている。
また、今回、非侵襲的検査から下部尿路機能障害の病態が診断可能になったことから、これまで診断の難しさから治療法の開発が遅れていた排尿筋低活動に対して、新規治療の開発促進につながることが予想され、下部尿路症状に対する診療の充実化につながることが予想される。
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