胎児の脳損傷を予防するための心拍細変動解析による分娩監視指標の開発

• 研究課題/領域番号: 22K09545
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分56040:産婦人科学関連
• 研究機関: 三重大学
• 研究代表者: 真川 祥一 三重大学, 医学部附属病院, 講師 (40812300)
• 研究分担者: 松田 直 東北大学, 医学系研究科, 非常勤講師 (50361100) ; 池田 智明 三重大学, 医学系研究科, 教授 (80202894) ; 二井 理文 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (90790832) ; 真木 晋太郎 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (90794371)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 胎児心拍変動 / 胎児子宮内感染 / 炎症 / 胎児発育不全 / 胎児心拍細変動 / 分娩監視 / 胎児心拍モニタリング / 神経損傷

研究開始時の研究の概要

分娩中の胎児への低酸素ストレスで生じる脳性麻痺は，近年飛躍的に発展した周産期新生児医療に残された大きな課題である．これを回避するためには胎児心拍陣痛図から得られる情報に基づいて適切なタイミングで医療介入する必要があるが，その判読は必ずしも容易ではなく主観的になりやすい．そこで本研究では動物実験モデルの胎児心拍細変動解析から得られた知見に基づいて，分娩中の低酸素ストレスを客観的に把握して，医療介入すべき適切なタイミングを示す新規指標を開発する．本研究は基礎研究の知見を臨床医療に応用するための橋渡し的研究に位置づけられる．

研究実績の概要

本年度は、科研費を用いて物品の購入を行うことができ、これにより、研究環境を整えることができた。胎児心拍陣痛図（CTG）モニターと関連づけて児頭電極から胎児心拍変動データを時系列データとして抽出することが可能となり、データベースの構築を行うことができた。当院の倫理委員会の承認も得ることができ、研究を開始した。本年度は主としてコントロール群のデータ採取を行い、正常妊娠および分娩が胎児心拍変動に与える影響について評価することが可能であった。具体的には32例の症例の評価を行い、そのうち、２時間以上の連続データが採取できたものは28例であった。28例全データで胎児心拍変動のデータ解析が可能であった。分娩の２時間前から5分ごとにデータ解析を行い、ベースラインを分娩の2時間前の点とし、それ以降の点で各種パラメータがどのように推移するか検討した。その結果、ほぼ全てのtime-domainパラメータおよびfrequency-domainパラメータで分娩が近づくに連れてベースラインと比較し冗長することが明らかになった。一方、サンプルエントロピーは分娩が近づくにつれて低下し、時系列データのばらつきが少なくなることを示唆していた。これらの結果は分娩に伴う子宮収縮およびこれによる低酸素負荷に伴う自律神経活性の変化を示していると考えられた。少数ではあるが、胎児発育不全症例および分娩時の感染症例も蓄積できており、今後はこれらのデータの収集を行い、群間の比較を行う必要がある。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

COVID-19流行に伴う妊娠・分娩症例数の低下が主な原因であると考える。また、研究計画前には明らかではなかった胎児発育不全症例での急速な娩出が想定した以上に頻度が高く、これに伴うデータ採取困難症例が多く認められたことも本研究の進行状況が遅れている原因です。この胎児発育不全症例の特徴についてはデータ整理および過去のデータ採取を行い原因究明を行い、データ採取ができるよう胎児発育不全症例について分娩管理を変更する予定です。

今後の研究の推進方策

Pilot studyの結果は論文化および海外学会での発表を予定しております。また、本年度からこれまでの進捗停滞の原因であったCOVID-19が大幅に改善されることを想定しており、研究の進捗状況は改善すると考えられます。本年度中に各群のデータ採取を行い、データ解析、結果評価を行う予定です、これにより次年度での成果発表が可能となると考えております。