| 研究課題/領域番号 |
21K09970
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分57050:補綴系歯学関連
|
|---|
| 研究機関 | 東北大学 |
|---|
研究代表者 |
山口 哲史 東北大学, 大学病院, 講師 (50400263)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
|
|---|
| キーワード | 咀嚼筋 / MRI / フレイル / サルコペニア |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
咀嚼筋の体積はフレイルやサルコペニアのバイオマーカーとして注目されているが、筋の脂肪化や筋力、および咀嚼筋が直接関与する口腔機能とフレイルとの詳細な関連は不明である。本研究では、健常被験者を対象として、骨格筋内糖代謝を代理マーカーによって定量的に解析可能な骨格筋機能的磁気共鳴画像を応用することで、咀嚼筋の体積、脂肪化率、複数咬合力による噛み締め運動時の糖代謝とその分布を定量化し、別に測定した最大咬合力などの口腔機能および握力などの身体機能との関連を解析する。本研究によって得られる知見は、フレイル予防の観点から目指すべき口腔機能の基準を決定するための一助となることが期待される。
|
| 研究実績の概要 |
前年度に確立した方法を用いて、入手可能な疫学研究のデータと脳MRIに含まれる側頭筋を対象とした解析を実施した。
まず最初に、脳機能画像解析の分野において精度に定評のある「Advanced Normalization Tools（ANTs）」の「antsMultivariateTemplateConstruction2.sh」によって多数のMRI（50画像）からカスタムテンプレートを生成し、そのテンプレートの側頭筋を手動でトレースすることで、テンプレートの側頭筋形態に対応する側頭筋マスク画像を作成した。空間的標準化を応用した側頭筋の体積および脂肪化率の自動計測を実施した。次に、全被験者の脳MRIをカスタムテンプレートに対して空間的に標準化し、その際の画像変換パラメータの逆変換を側頭筋マスク画像に適用することで、各被験者の側頭筋形態に対応するマスク画像を作成した。
今年度の解析では、MRIのノイズやアーチファクトの影響を抑制するために、各被験者のMRIの信号強度を全体平均で除算して標準化するとともに、標準化信号強度の閾値処理によって側頭筋マスクから脂肪領域を削除する処理を追加した。脂肪領域を削除した側頭筋マスクを、信号強度を標準化した各被験者のMRIに適用することで、側頭筋容積と側頭筋内部の標準化信号強度の平均を算出した。
男女合わせて58名の被験者について上記の解析を行い、脳MRIから自動算出した側頭筋容積とフレイルの指標の1つである握力について相関分析を実施した。その結果、側頭筋容積は握力と有意に相関することが示唆され、脳MRIからの自動計測が可能な側頭筋容積が、フレイルのバイオマーカーとして使用できる可能性が示された。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウィルス感染症の流行に伴い中断していた別の研究課題に必要なMRI撮像を優先して実施したため、本研究課題のために新たなMRIを撮像することができなかった。しかし、脳MRIを含む別の疫学研究のデータが利用可能となったため、そのデータを解析することでフレイルだけでなく認知症に関連する有用な結果を得ることができた。全体として、本研究課題の進捗はやや遅れている。
|
| 今後の研究の推進方策 |
脳MRIを含む別の疫学研究のデータを積極的に解析するとともに、骨格筋機能的MRIについては、新たな撮像を実施する予定である。
|
