| 研究課題/領域番号 |
22K07520
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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52020:神経内科学関連
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| 研究機関 | 名古屋市立大学 |
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研究代表者 |
打田 佑人 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 研究員 (20834261)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (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)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | パーキンソン病 / 認知症 / MRI / QSM / 機械学習 / 血液脳関門 / 認知機能障害 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
2019年度-2021年度の研究において、パーキンソン病を対象とした臨床画像研究により、脳内磁化率変化を定量的に計測することのできるQSMが、パーキンソン病に伴う認知機能障害の客観的バイオマーカーとして有用であることを明らかにした。一方で、個々の責任病巣・表現型は多様性を示すことから、集団を対象とした探索的解析や関心領域のみに基づいた従前の統計解析では、早期診断ツールとして活用する際に診断困難例が少なからず存在することが課題であった。2022年度より着手する本研究では、臨床情報に紐付いた全脳の磁化率変化を個別に登録し、機械学習による個別化医療への展開を念頭に置いた早期診断モデルの構築を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究は，臨床所見やMRIから得られる各種情報を組み合わせて、パーキンソン病に伴う認知症の早期診断モデル構築と個別化医療への展開を目指すものである。2023年度からの本研究では、定量的磁化率画像（Quantitative susceptibility mapping）とR2* relaxometry mapの画像情報から鉄と髄鞘を分離して評価する方法を開発し、個別化医療への展開を念頭に予後予測モデルを作成して臨床応用を試みた。得られた成果としては、全脳解析により白質の髄鞘障害と認知機能障害の関係を見出し（Front Neurol. 2023;14:1251230.）、さらに、これらの画像バイオマーカーを用いた縦断解析により神経学的予後との関係を明らかにした（Stroke. 2024;55(4):1041-1050.）。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
パーキンソン病に伴う認知症の早期診断モデル構築と個別化医療への展開，その臨床応用を目指す本研究において，着実に研究成果を報告できており，研究計画は順調に進展していると言える．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の推進方策について、血液脳関門と脳内鉄動態の関連についてMRIを画像バイオマーカーとして研究を進めていく予定である。認知機能障害と脳内鉄沈着との関係において、血液脳関門が果たす機能的役割の関与は大きい。次に計画する研究のステップとして、血液脳関門と脳内鉄動態の関連に着目して、総説に纏めた（Front Aging Neurosci. 2023;15:1111448.）。
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