| 研究課題/領域番号 |
20K17117
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分53020:循環器内科学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
中村 大輔 大阪大学, 医学部附属病院, 特任助教(常勤) (30869970)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 冠動脈疾患 / 機械学習 / 光干渉断層 / 石灰化プラーク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
薬剤溶出性ステントの進化によって、経皮的冠動脈形成術 (PCI)は安定した成績が得られるようになったが，多枝病変例や糖尿病合併例等の複雑病変では冠動脈バイパス術に匹敵する臨床成績が示されていない。一方で、日本循環器学会のガイドラインにおいて、血管内イメージングガイドによるPCIが推奨されており、光干渉断層 (OCT)は血管内超音波よりも高解像度であり、詳細に冠動脈内を観察できる。本研究では、人工知能による機械学習を用いて、OCTのPCI前後の解析情報、患者情報より、心血管死亡、再血行再建、ステント血栓症の新しい予測因子を見出し、PCIにおける今後のよりよい治療戦略の構築を目指す。
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| 研究成果の概要 |
大阪大学病院でのOCT guided PCIで施行した症例で102例のステント留置前後のOCT画像を機械学習解析で試行した。PCI前後のOCT所見を解析し、 ステント留置後の拡張不全と臨床的予後、具体的には再血行再建との関連が示唆された。また、ステント拡張不全と留置前の石灰化の関係を解析 し、石灰化厚、石灰化長が留置後の拡張不全と関連した。今後はこの機械学習での石灰化解析が臨床的に有用であるがどうかを判別することが重要であ る。臨床的に有用性を持つ上では、OCTを施行した後、すぐに解析結果を出すシステムが必要である。今後は前向きにOCT画像を集めてさらなる解析を施行す 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 |
厚生労働省が発表した2018年の人口動態統計月報年計（概数）の結果では、日本人の死 因の第2位は心疾患であり、今後の高齢化社会を考慮すると罹患率の上昇は確実であるその中でも虚血性疾患の罹患率は高く、冠 動脈疾患への治療成績の向上、それに伴う予後の改善は必至である。OCTによって心血管予後の予測が可能であれば、より詳細,より正確な治療方針の決定 が可能になり、またそれによって患者の心血管予後、生命予後の改善が期待できる
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