| 研究課題/領域番号 |
21K15679
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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52020:神経内科学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
吉永 健二 京都大学, 医学研究科, 助教 (60829042)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021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 | 神経イメージング / 神経変性疾患 / 機能的MRI / 受動課題 / 受動的課題脳活動 / ニューロイメージング / 神経機能画像 / 受動的課題関連脳活動 / エピソード記憶 / 高次脳機能障害 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
神経変性疾患ではしばしば同じ高次脳機能障害がみられるが、疾患によってその背景となる神経学的基盤は異なると考えられる。これを明らかにするには認知課題中の脳活動を計測することが有用であるが、実応用にあたっては課題遂行自体が負荷となり、しばしば遂行困難である。
そこで本研究では、より施行が簡便な認知課題パラダイムとして受動的課題を提案し、その遂行にともなう脳活動を計測することで、その妥当性および臨床診療への有用性を明らかにする。
本研究によって、非侵襲的イメージング手法を用いた新しい客観的指標を神経疾患診療に展開できるような知見が得られるものと期待する。
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| 研究成果の概要 |
課題関連機能的MRIにおける課題遂行の負荷を低減する方法として受動課題パラダイムを提唱した。診断に有用な課題刺激の選定を行い、プログラム作成から実際の計測まで行い、その実行可能性を示した。データ解析では、コホート研究における安静時機能的MRIデータを用いて、①パーキンソン病の前駆症状であるレム睡眠関連行動異常症において、機能的結合に基づく疾患判別器を生成し、②動的機能的結合を用いて、認知症性疾患、パーキンソン病、健常高齢者のネットワーク動態の差異を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
臨床診療にMRIは欠かせないツールであるが、現在はもっぱら脳構造を可視化する検査として応用されている。一方で脳機能を可視化できる機能的MRIは、構造的MRIと比較して非常に情報量が多く、診断・疾患分類や治療評価などへの今後の応用可能性が期待される。機能的MRIの臨床応用にあたっては、負荷や再現性という観点で解決すべき問題がある。本研究では、より低負荷な機能的MRIの実験手法を提案するとともに、得られたデータから有用な情報を取り出すデータ解析手法を実現した。
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