| 研究課題/領域番号 |
22K10522
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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58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 弘前大学 |
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研究代表者 |
佐々木 英嗣 弘前大学, 医学研究科, 講師 (60587038)
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| 研究分担者 |
中路 重之 弘前大学, 医学研究科, 特任教授 (10192220)
千葉 大輔 弘前大学, 医学研究科, 客員研究員 (70587055)
石橋 恭之 弘前大学, 医学研究科, 教授 (80292142)
玉田 嘉紀 弘前大学, 医学研究科, 教授 (80435495)
石橋 恭太 弘前大学, 医学研究科, 客員研究員 (80898388)
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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 (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)
2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 変経性膝関節症 / 早期 / 人工知能 / 予後予測 / 変形性膝関節症 / 疫学 / 機械学習 / MRI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
変形性膝関節症（膝OA）は有病率が高く、末期に至ると人工関節置換術以外の治療法がない。早期診断・予防的介入によりその進行を抑制できる可能性も指摘されており、我々は地域住民健診プロジェクトを通して膝OAの自然史を詳細かつ多面的に観察してきた。本研究では既知の膝OAの危険因子のみならず、生活環境因子や食習慣、内科的疾患を含めて人工知能の技術を応用して治療方針決定に寄与できる診断基準作成を目的とした。
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| 研究実績の概要 |
岩木健康増進プロジェクト健診では、平成19年度から変形性膝関節症(膝OA)の調査を施行しているが、本研究は早期膝OAに着目し疫学調査を進めてきた。早期膝OAは女性での有病率が高いことに加え、進行期OAの有病率が急増する60歳台の直前に当たる50歳台での有病率が最も高く、20%に至ることを明らかにした(Sasaki E, KSSTA 2020)。MRIを用いた調査ではX線学的変化のない膝であっても早期OAに該当する人では滑膜炎や骨髄病変、半月板病変の有病率が高く、痛みに強く関係していた(Ota S, Sci Rep 2021)。特に骨髄病変を有する例では全身骨密度が低く、高骨代謝回転を示しており、骨粗鬆症との新たな関連を示すことができた(Ota S, Arthritis Res Ther. 2019)。さらに下肢アライメントとの関連をみても脛骨内側高原の局所内反が強い骨形態が骨髄病変のリスクとなっていた(Ishibashi K, KSSTA 2021)。一方滑膜炎に注目すると、早期OAにおける滑膜炎の程度をMRIおよび血液データより証明した(Ishibashi K, Sci Rep 2020)。半月板病変に関してはこれまで超音波を用いた評価を継続して行ってきたが、内側半月板が4mm以上内側に逸脱している群では5年後にOAを発症・進行するリスクが高いことを明らかにした(Chiba D, Euro Radiol. 2020)。Biomarkerに注目した解析では女性の卵巣加齢マーカーの一つである抗ミュラー管ホルモンが閉経移行期女性における早期OAの予測マーカーになることを報告した(Sasaki E, Sci Rep 2021)。
現在はAI解析プラットフォームであるDataRobotを用いた解析を開始しており、各年度のデータ整理を行っているところである。
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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
現在、過去データを用いた縦断的解析を行っており、2024年度にはMRIを用いた調査を行う計画を進めている。また、機械学習でのデータ解析に関しては解析手法はおおむね確立できたため、過去データを本ソフトで解析可能な形式に整理しているところである。以上より、概ね順調に進んでいると考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後も人工知能を疫学の場に導入すべく、データ調整を進めていく。莫大な量のデータを整理するのには時間がかかるため、迅速に進めたいと考えている。本手法が確立すれば新たな知見を効率よく得られるものと期待している。
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