| 研究課題/領域番号 |
22K12864
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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90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 島根大学 |
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研究代表者 |
長井 篤 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (40273940)
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| 研究分担者 |
堺 弘道 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 助教 (00375255)
SK.A bdullahMD 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 助教 (30403447)
和田 孝一郎 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (90263467)
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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 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 認知症予知 / AI / 認知症予防 / MRI / リピドミクス / 口腔内細菌 / 脳卒中 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
数千例の検診データより認知症へコンバートすることが予想される研究対象者を抽出してリクルートし、問診・一般健診・認知機能検査・動脈硬化因子・生理機能検査・MRI画像に加えて、新たにプロテオミクス・リピドミクス解析、口腔内・腸内フローラ解析データをAIへ投入し、一方で、活動量計付きのウェアラブルデバイスを装着してもらい生活習慣や運動量などを解析することで、認知症の進行へ関与するプロファイルを同定する。生活習慣、食生活に介入を行い、バイオマーカーの変化、脳萎縮の変化、認知症の改善度を評価することで、新たな認知症予防の指針を構築する。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的として、脳ドック健診システムのデータベースを活用して、認知症の予知・予防を行えるかどうか検証する。当教室でartificial intelligence (AI)による深層分析で脳萎縮をMRIで分析し、3年後の認知症に移行する確率を予測するシステムを開発した (Nakagawa et al. Brain Commun 2020)。本研究では、このシステムと脳ドックデータを活用して脳血管障害発症と認知症に寄与する因子を明らかにし、予知予防に貢献する。脳ドックデータに、プロテオミクス・リピドミクス解析、口腔内・腸内フローラ解析データを組み合わせて、新規の発症予測バイオマーカーを開発する。
脳卒中発症についてリスクファクターが明らかとなっているが、縦断的データで重み付けがされた研究は少なく、発症予防対策ができていない現状がある。2022年度の研究実績として、過去の脳ドックの縦断的データを解析することで、脳卒中発症に寄与する因子を同定し、脳卒中発症予測を行った。この成果により健常人が将来脳卒中を発症する確率を予測できるため、早期介入による予防が期待できる。今後、この指標をさらに検証し、脳ドック健診での生活指導に役立てていく計画である。
近年、口腔内細菌・腸内細菌が全身の免疫状態に作用したり、直接血中に移行することで、全身疾患の発症に関与することが推測され、研究が行われている。そこで、本年度は脳ドック受検者の唾液採取を行った。次世代シークエンサーで16S-RNA gene解析により口腔内細菌叢を分析し、脳動脈硬化因子、頭部MRIの虚血性変化との関連性について解析予定である。
さらに、本プロジェクトでは、血中リン脂質と認知機能、脳萎縮との関連性についても検証する予定である。脳は脂質に富む組織であり、認知症と脳内脂質の変化の関連性が推測されるため、結果が期待される。
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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
これまで蓄積してきた脳ドック検査データ、MRI画像データを元に、アンケート調査による経年的な追跡調査を加え、2365名の受検者について脳卒中発症に寄与する因子を抽出し分析した。2001年から2021年までの受検者を縦断的に脳卒中発症の有無を追跡した。脳卒中リスクファクターや頭部MRIの無症候性脳病変と脳卒中の発症率を統計解析した。脳卒中の発症に有意に関係した年齢（>60歳：A）、高血圧(P)、潜在性梗塞(S)、深部白質病変(W)、脳微小出血(M)の項目について加点をすることでSWAMPスコア（Silent brain infarction, White Matter Lesion, Age, Microbleeds, Pressure score）として、脳卒中発症率を検討した。虚血性脳卒中の経年的発症とSWAMPスコアを示すが、得点が高いほど脳卒中の発症が経年的に増加することが確認された(文献1)。
脳ドック受検者に蒸留水を口に含んで唾液と共に採取した。
液体クロマトグラフィータンデムマススペクトロメトリー法（LC-MS/MS）による多種類リン脂質の一斉分析技術を開発した(Azad et al. J Mass Spectrom Adv Clin Lab 2021)。脳ドック受検者で血液サンプルを採取し保存した。
1) Iwasa K, Onoda K, Takamura M, Takayoshi H, Mitaki S, Yamaguchi S, Nagai A. Development of a stroke risk score with mri asymptomatic brain lesions attributes to evaluate prognostic vascular events. J Neurol Sci. 2023;448:120642
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| 今後の研究の推進方策 |
脳ドック受検者に蒸留水を口に含んで唾液と共に採取した液を、今後、次世代シークエンサーで16S-RNA gene解析により口腔内細菌叢を分析する。脳動脈硬化因子、頭部MRIの虚血性変化と特定の細菌との関連性について統計解析する。
脳ドック受検者から採取し保存した血液サンプルでlysophosphatidylcholine (LPC)、lysophosphatidylethanolamine (LPE)を測定し、脳萎縮や3年後の認知症コンバート率との関連性を検討する。
認知症の治療薬は未だ確立されていないが、運動や生活習慣への介入によりMCI期、早期AD期においても認知機能低下を予防する一定の効果が認められている。本研究は4年計画であるが、昨年度および本年度に脳ドックを受検した方、以前より複数回受検された方について、ウェアラブルデバイスを装着頂く。集積されたデータを人工知能(AI)によって解析し、2年後に脳ドックをフォローすることで、脳萎縮と生活習慣の関連性を分析する予定である。現在は脳ドック受検者よりデータを集積中であり、研究最終年度に最終的な解析を行う。申請者らが開発した3年後の認知症に移行する確率を予測する認知症リスク検査について、妥当性を検証し、予知・予防のシナリオを作成する。
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