研究課題/領域番号 |
22K07710
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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52040:放射線科学関連
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研究機関 | 弘前大学 |
研究代表者 |
藤田 大真 弘前大学, 医学部附属病院, 助教 (30720742)
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研究分担者 |
掛田 伸吾 弘前大学, 医学研究科, 教授 (30352313)
冨山 誠彦 弘前大学, 医学研究科, 教授 (40311542)
渡邉 啓太 京都大学, オープンイノベーション機構, 特定准教授 (70565663)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 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 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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キーワード | MRI / パーキンソン病 / ミエリンマップ / 脳解析 |
研究開始時の研究の概要 |
パーキンソン病(PD)の病態については不明な点が多く、早期診断に有用な客観的指標の確立についても課題がある。今回の研究では、定量的脳MRI技術で作成された脳内ミエリンの定量マップ(ミエリンマップ)を用いてPD脳におけるミエリン障害を調べることで、脳神経線維の障害経路のパターンを明らかにする。今回のミエリンマップ解析では、独立成分分析法を用いて、脳内ミエリン量の減少パターンを神経回路網(脳内ネットワーク)に沿って評価する。また、様々な病期(ステージ)の脳ミエリンマップを全脳解析することで、早期診断における客観的指標になりえるかについても明らかにする。
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研究実績の概要 |
パーキンソン病(PD)はアルツハイマー病に続き本邦では2番目に多い神経変性疾患であるが、その病態については不明な点が多く、早期診断法の確立についても課題がある。今回の研究では、定量的脳MRI技術で作成された脳内ミエリンの定量マップ(ミエリンマップ)を用いてPD脳におけるミエリン障害を調べることで、脳神経線維の障害経路のパターンを明らかにする。これにより、様々な病期(ステージ)の脳ミエリンマップを全脳解析することで、早期診断における客観的指標になりえるかについても明らかにすることを目的としている。初年度は、神経内科冨山先生の協力を得て研究対象となるPD患者症例の収集を行った。当初は当院だけの予定であったが十分な症例を得るために、本院だけでなく関連施設にも協力して頂いた。本院ならびに関連病院において倫理委員会への研究申請し承認を得て、対象となるPD症例の収集を行った。それぞれの患者の状態を把握するために認知機能としてHDS-R(長谷川式認知症スケール)Mini-Mental State Examinaton (MMSE),Rivermead Behavioural Memory Test、RBMT)、運動機能評価としてUnified Dystonia Rating Scale (UDRS)、Burke-Fahn-MarsdenDystonia Rating Scale (BFMDRS)を評価し、データを取りまとめた。また、その評価と合わせて集められたPD患者に対して画像評価を施行した。画像評価は頭部MRIによる形態画像(高分解能T1強調像)、拡散テンソル画像、Synthetic MRI、MRFを撮像・データ収集を行った。また、PD患者と比較するために正常ボランティアを集めて画像データ収集も行った。症例やデータの取集は予定通り十分な数を集めることができた。現在脳統計解析を行っている最中であるがその方法について調整中であり、引き続き行っていく予定である。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
初年度に十分な症例およびデータを収集することができた。磁化率を反映する撮像技術より得られた画像データよりミエリンを抽出し、Statistical Parametric Mapping(SPM)など画像解析手法を用いて、全脳の網羅的な脳統計解析をする段階に入っているが現在その解析方法・ソフトウェアの調整中である。
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今後の研究の推進方策 |
得られた症例の画像データの解析を引き続き進める予定である。解析の結果をまとめて学会にて報告する予定である。
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