| 研究課題/領域番号 |
22K15701
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分52010:内科学一般関連
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| 研究機関 | 地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪精神医療センター(こころの科学リサーチセンター) |
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研究代表者 |
大萱生 茜 (大山茜) 地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪精神医療センター(こころの科学リサーチセンター), こころの科学リサーチセンター, 特別研究員 (00858582)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 認知症 / デジタル / バイオマーカー / アルツハイマー病 / アイトラッキング / AI / 認知機能評価法 / アイトラッキング法 / MCI診断 / 認知症発症予測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
認知症患者の急増や認知症の診断の遅れが社会問題化している。現在、認知症のスクリーニングには問診形式の認知機能検査（MMSE）などが行われているが検査に時間が掛かるなどの問題点があり、より簡便・低侵襲・低コストでの認知機能評価システムの確立が必須である。
申請者は、これまで視線検出技術と認知機能評価タスク映像を組み合わせ被験者の認知機能を評価するアイトラッキング式認知機能評価法を開発してきた。本研究では、アイトラッキング式認知機能評価法の軽度認知障害（MCI）の検出、認知症発症予測のシステムを構築する。
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| 研究実績の概要 |
認知症患者の急増による医療費の増大が世界的な社会問題となっている。認知症問題への対応として、早期診断と早期介入の重要性が指摘されている。しかしながら現状、認知症の有効なスクリーニング法が存在しないため、早期診断が困難な状況となっている。この課題を解決するため、申請者らは視線検出技術（アイトラッキング法）を利用した全く新しい認知機能評価法を独自に開発してきた（特許第6867715号：Oyama et al. Scientific Reports 2019）。視線動向の解析から被検者の認知機能を短時間で客観的にスコア化することができる画期的なシステムであり、従来の問診法による認知機能スコアと高い相関が得られることを既に確認している。
本研究では、このアイトラッキング式認知機能評価法の潜在的な有用性をさらに高める技術開発を行い、より早期の患者（軽度認知障害：Mild Cognitive Impairment（MCI））における認知機能の変化を高精度に捉えることが可能なシステムを構築する。また、申請者が所属する大阪精神医療センターにて実施している健常～MCIを主な対象としたもの忘れリスク外来において、本法の精度検証と有用性の実証を目指す。
本研究では主な開発要素を、A：アイトラッキング式認知機能評価法を用いた軽度認知障害（MCI）の診断能の評価、B：アイトラッキング式認知機能評価法による認知症発症予測（予後予測）の検証、C：AI機械学習を用いたMCI診断・予後予測アルゴリズムの開発、に分けて進めている。Ｒ5年度は主に、Ａ～Ｃの基盤となる臨床データの収集をもの忘れリスク外来において実施し、累計約110症例のデータ収集を達成した。また、これらの成果をまとめ、論文作成に至った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
目標の症例数のデータ収集と解析を終えることができた。既に成果を論文化する段階まで至っている。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は論文発表までを目標とし、国内外の学会で成果報告を行う。また、AI機械学習を用いた予測アルゴリズムの最適化を行う。
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