| 研究課題/領域番号 |
22K12950
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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90150:医療福祉工学関連
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| 研究機関 | 順天堂大学 (2023)
神奈川工科大学 (2022) |
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研究代表者 |
青木 真希子 順天堂大学, 保健看護学部, 准教授 (80589052)
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| 研究分担者 |
鈴木 聡 神奈川工科大学, 健康医療科学部, 教授 (20586028)
鈴木 雅登 兵庫県立大学, 理学研究科, 准教授 (60574796)
三枝 亮 神奈川工科大学, 創造工学部, 准教授 (80386606)
岡山 久代 筑波大学, 医学医療系, 教授 (90335050)
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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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 月経前症候群（PMS） / 月経前不快気分障害（PMDD） / 機械学習 / 近赤外分光法（NIRS) / 月経前症候群 / 月経前不快気分障害 / 重症度評価 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
多くの女性は月経前に、月経前症候群（PMS）や月経前不快気分障害（ PMDD）が出現する。我々は、これまで近赤外分光法（NIRS）を用いて女性の認知機能を計測してきた。そして、一つの評価項目のみでは、PMS/PMDDの特徴づけが困難であることが明らかとなった。そこで、本研究では認知機能との関連性が指摘される、気分、抑うつ症状、性ホルモン濃度を評価し、機械学習を用いてこれらの項目間の規則性を明らかにする。その規則性に基づくPMS/PMDDの包括的な重症度評価方法の構築と検証を目的とする。
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| 研究実績の概要 |
従来、PMS/PMDDの有無を症状によって評価してきたが、明確に判別することは難しい。そこで本研究では、卵胞期と黄体期の各１時点で認知機能、性ホルモン濃度、気分、抑うつ症状を計測し、それらの指標を用いて健常とPMDD, PMSの重症度を類型化するモデルの構築を目的としている。
2022年度後半から2023年度前半にかけて自記式質問紙を用いたPMS/PMDDの症状とうつ傾向の評価、月経2周期分の基礎体温による二相性と月経周期（28～35日）の確認により対象者を選別した。そして、2023年度前半から後半にかけて新規データ採取として、卵胞期（月経～排卵）と黄体期（排卵～月経前）に、自記式質問紙（症状、SDS, POMS）、唾液採取（性ホルモン、コルチゾール、セロトニン）、タスク（N-back課題、感情刺激課題）遂行時の脳血流計測を行った。新規データ数は40となった。
これまでのデータをもちいて、PMS、PMDD、non-PMSの特徴を把握するために各変数を3群比較した。その結果は論文発表に至っている。さらに、本研究計画の目標であるPMS/PMDDの重症度判別方法の構築のために、現在は症状によるクラスタリングとその集団の特徴づけを行っている。
また、PMSやPMDDといった病態は「偏桃体の過活動」という仮説を立てており、我々は感情調整機能に焦点をあててきたが、同時に自律神経系の症状についてもパイロットスタディとして、ウエアラブル端末による心拍数計測、解析からPMS/PMDDの特徴づけにも着手している。
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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
当初の予定は新規データ採取が2023年度の予定であり、2023年度末には予定人数のデータ採取が終了した。
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| 今後の研究の推進方策 |
新規採取したデータをもとに、症状（身体面、精神面等）によりクラスタ分析し、症状別の分類を作成する。そして、それらの分類の特徴を明らかにしていく。具体的には、分類ごとにNIRSデータ（N-back,感情刺激）、質問紙データ、ホルモンについて比較する。そして、月経前の時期の症状による分類方法を構築する。
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