研究課題/領域番号 |
21K11284
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分59010:リハビリテーション科学関連
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研究機関 | 富山大学 |
研究代表者 |
服部 憲明 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (70513141)
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研究分担者 |
黒田 敏 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (10301904)
中辻 裕司 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (20332744)
鈴木 道雄 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (40236013)
野口 京 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (10242497)
北城 圭一 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 教授 (70302601)
高橋 努 富山大学, 学術研究部医学系, 准教授 (60345577)
樋口 悠子 富山大学, 学術研究部医学系, 講師 (60401840)
柴田 孝 富山大学, 医学部, 協力研究員 (00324038)
石黒 幸治 富山大学, 附属病院, 療法士長 (90811258)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022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)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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キーワード | 脳波 / 機能的MRI / 安静時脳活動 / 脳卒中 / リハビリテーション / 脳内ネットワーク / 脳血管障害 |
研究開始時の研究の概要 |
脳波位相同期解析による脳内ネットワークの動的機能的結合(dynamic functional connectivity: DFC)の指標の開発を目指す。そして、機能的MRIによるDFCとの特性の違いを検証する。また、脳卒中や頚動脈狭窄患者を対象に、この指標の、運動麻痺や認知機能障害などの病態評価や機能回復の予測における有用性を検証する。
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研究実績の概要 |
神経疾患の病態生理を脳内ネットワークの障害として理解することが注目されている。機能的ネットワークは神経細胞レベルから脳領域間の大域的なネットワークまで、様々なレベルで、多数のfunctional connectivityから構成されると想定されているが、本研究では、ヒトを対象とし、非侵襲的計測法で大域的なネットワークを評価する。 これまでは、静的な状態を仮定したfunctional connectivity研究が多かったが、実際には脳内ネットワークは様々な状態を遷移していると考えられる。脳神経疾患において、認知機能や運動機能の低下には減弱した、また、脱抑制的な症状などには過剰なfunctional connectivityの変動があり、動的functional connectivityが病態や治療効果を反映する可能性がある。 本研究では、脳波位相同期解析による動的functional connectivityの指標の開発を目指す。そして、機能的MRIによるfunctional connectivityとの特性の違いを検証する。また、脳卒中患者等を対象に、脳の機能的ネットワークの可塑性を反映する動的functional connectivityが運動麻痺や認知機能障害の病態や機能回復予測の指標(バイオ―マーカー)となりうるかを検討する。 これまでに20歳台から80歳台まで広い世代の健常被験者のデータを収集し、令和4年度には患者データの収集も開始し、解析を行ってきた。deep Neuronal Activity Topography(dNAT)解析を含めた複数の脳波解析法を並行して検証しているが、複数のfunctional connectivityの変動が加齢により変化している可能性が示唆されている。
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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
コロナ禍で病院の家人の面会制限などがあり、同意取得を得にくい状況が続いていた。
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今後の研究の推進方策 |
健常人、患者のデータ収集を継続して進めていく。
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