| 研究課題/領域番号 |
21K09977
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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57050:補綴系歯学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
水口 真実 岡山大学, 大学病院, 医員 (20634489)
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| 研究分担者 |
窪木 拓男 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (00225195)
水口 一 岡山大学, 大学病院, 講師 (30325097)
三木 春奈 岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (60739902)
小山 絵理 岡山大学, 大学病院, 医員 (60779437)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021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 | 口腔機能低下 / 低栄養 / 筋電図 / フレイル / 咀嚼機能 / オーラルフレイル / サルコペニア / ACTN3遺伝子 / 舌機能低下 / 遺伝子多型 / ACTN遺伝子 / 咀嚼機能低下 / 機械学習 / 評価 / 早期発見 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
口腔機能の低下による低栄養は，全身の筋力低下につながる。口腔機能の低下を早期発見し，早期に改善できれば，要介護状態への転落を遅延することができると考えられる。そのためには，口腔機能の低下を初期段階で妥当性高く，簡便に検出できる手法，基準が必要となる。
そこで，口腔機能の一部である咀嚼機能の初期低下を簡便に精度高く検出する手法を，ワイヤレス筋電計によって得られた実際の食事時の筋電図データから解明する。この際，残存歯数，舌の巧緻性，認知機能等の既存の咀嚼機能低下関連因子を交絡因子として考慮し，咀嚼機能低下をきたすハイリスク高齢者に対して，早期発見システムの構築を行ない超高齢社会のニーズに応えたい。
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| 研究成果の概要 |
本研究は，咀嚼機能の低下を簡便に精度高く検出する手法を，食事時の筋電図データから解明することを目的とした。しかしながら，新型コロナウイルスにより高齢者への接触制限等があり，当初予定していた高齢者を対象とした臨床研究の遂行は困難であった。そのため，咀嚼運動と同様の口腔機能である各種下顎運動を行った際の筋電図データを機械学習にて解析，識別する手法に着目し，咀嚼運動に類似した運動時の筋電図データを，機械学習によりどの程度識別することが可能か検討した。
その結果，機械学習ベースの識別システムでは，咬筋EMGを使用して噛み締めと非噛み締め運動の識別に関しては高い精度を示すことが明らかとなった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
要介護高齢者の増大に対して，要介護状態の発症を遅らせ，健康寿命を延伸することが強く望まれている。近年，フレイルが高齢者の自立喪失の有意なリスク因子であると報告された。フレイルサイクルの一端に口腔機能，特に咀嚼嚥下機能の低下による低栄養がある。そこで，口腔機能低下を早期に発見し，早期に口腔機能，栄養状態の改善を図ることができれば，高齢者の要介護状態への転落を遅延できると考えている。
今回，口腔機能運動を咬筋筋活動から識別できたことは，将来的に口腔機能が維持された症例と低下している症例を筋電図検査から早期発見できる新たなスキームにつながる可能性を有している。
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