| 研究課題/領域番号 |
21K18097
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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90140:医療技術評価学関連
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| 研究機関 | 福島県立医科大学 |
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研究代表者 |
三輪 建太 福島県立医科大学, 保健科学部, 教授 (40716594)
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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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | アミロイドPET / タウPET / ATN / deep learning / PET / アミロイド / タウ / アルツハイマー病 / 核医学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
アルツハイマー病（AD）に関連する複数のバイオマーカーを統合的に評価するAT（N）分類が提唱され、ADの正確な病態把握が期待されている。連続的な神経病理変化を伴うADのバイオマーカーとしての信頼性を得るためには、標準化された定量評価法の確立が不可欠である。本研究では、複数の脳画像（アミロイドPET、タウPET、脳構造MRI）の画像バイオマーカーによる「神経病理学的な知見を統合した定量的なAD診断方法」を開発し、ADの正確な病態把握ができるのかを明らかにする。標準化された定量的AT（N）分類が確立されれば、異なる施設や研究間おいて直接的に比較・解釈が可能なAD診断を実現できる。
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| 研究成果の概要 |
アルツハイマー病（AD）の病理学的特徴に基づくAT(N)分類が提唱され、正確な病態把握が期待されている。本研究では、脳画像を用いた定量的なAT(N)分類法を開発した。アミロイドPET画像はCentiloid scale (CL)、タウPET画像はCenTauR、MRI画像はHippocampal Ratioを用いて評価する。Deep learningでCLを自動算出する手法を開発した。タウPETのCenTauRは小脳皮質を参照領域とし、MR画像は79領域に分けた体積からHippocampal Ratioを算出した。各指標のカットオフを決定し、定量的AT(N)分類と臨床診断の高い対応が示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究でアルツハイマー病（AD）の定量評価法を提案し、ADの病態把握における精度向上が期待される。学術的意義として、標準化されたバイオマーカーの導入により、AD研究の再現性と信頼性が向上させる可能性がある。社会的意義として、提案した標準化された定量的AT（N）分類により、AD診断における異なる施設や研究間での画像データの直接的な比較・解釈、縦断的な評価、正常例と異常例の正確な閾値の定義が可能となり、早期診断や治療の改善に寄与する。
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