脳血流と脳血液量の新しい光学的計測法の確立

研究課題

研究課題/領域番号	23K03873
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21030:計測工学関連
研究機関	東海大学
研究代表者	栗田太作東海大学, 理系教育センター, 准教授 (10547970)
研究期間 (年度)	2023-04-01 – 2026-03-31
研究課題ステータス	交付 (2023年度)
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) 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円) 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: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
キーワード	近赤外分光法（NIRS） / 修正ビア・ランバート則（MBL） / 脈波 / NIRS信号積算アルゴリズム / 脳血流（CBF） / 脳血液量（CBV）
研究開始時の研究の概要	本研究は、近赤外分光法(NIRS)の修正ビア・ランバート則(MBL)による脳計測において、脳の酸素状態や二酸化炭素状態を変化させ、酸素化、脱酸素化、それらの和として総ヘモグロビン濃度長変化(ΔHbO2、ΔHb、ΔHbT)の経時変化であるNIRS信号を計測し、積算アルゴリズムを適合することで脈波(P-ΔHbO2、P-ΔHb、P-ΔHbT)を観測し調査する。P-ΔHbTとd(P-ΔHbT)/dtからは、それぞれ定性的な脳血液量(CBV)と脳血流(CBF)が得られるか検証する。また、P-ΔHbやP-ΔHbO2およびP-ΔHbTからは、脈波の起源が解明できるか検証する。
研究実績の概要	近赤外分光法（NIRS）の測定原理のひとつである修正ビア・ランバート則（MBL）は、高時間分解能で脳計測が可能である。NIRS信号は、血液血行動態反応に起因する酸素化、脱酸素化、それらの和として総ヘモグロビン濃度長変化（ΔHbO2、ΔHb、ΔHbT）の経時変化として計測される。NIRS信号の脈波（P-ΔHbO2、P-ΔHb、P-ΔHbT）は、開発したNIRS信号積算アルゴリズムによりP-ΔHbO2やP-ΔHbTのみならず、信号対雑音(SN)比が低いP-ΔHbも観測可能となった。本研究の目的は、脳の酸素状態を変化させ、血液量や血流の変化と関連する脳の脈波の形状変化と、レーザードップラー血流計（LD）による脳の血流量（CBF）、血液量（CBV）、血液速度（VEL）とを相互比較や相関を調査することである。当該年度に実施した研究の成果は、以前のNIRS装置のファームウエアおよびADコンバータをアップグレードしたことで、脈波のSN比がより向上したことが挙げられる。血圧アナログ信号は、NIRS装置内に取り込まれ、サンプリング時間5.12×10-3 sec でAD変換される。血圧アナログ信号をADコンバータで量子化する際、ビット数は十分な分解能であったが、サンプリング速度が高いため、軽度の量子化誤差が生じていた。ファームウエアおよびADコンバータのアップグレードにより量子化誤差は改善され、NIRS信号積算アルゴリズムにも良い影響を与えた。この積算アルゴリズムでは、トリガー機能として血圧デジタル信号である血圧心拍波形の移動平均波形、その1階微分波形を求め、トリガーレベルを負から正のゼロクロスとし、積算の開始点すなわちトリガー点（TP）を検出する。脈波のSN比は、積算回数やTPの検出精度に依存する。今回のアップグレードは、以前に比べTPの検出率が上昇し、脈波のSN比に寄与した。
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該年度に動物モデルの作製や実験動物の呼吸管理を含め、安定した動物実験のNIRSとLD測定系を確立した。対象は、正常成熟ラット（9-10週齢、雄）21匹。実験動物において、脳内の直接的なNIRS信号を得るために、頭皮を除去し大脳周辺の頭頂骨を薄く削り、頭蓋半透明モデルを作製した。ラットの酸素状態は、呼吸管理により1回換気量（8 ml/kg）と呼吸回数（70 回/min）を一定にし、吸入気酸素濃度(FiO2)を30%、21%、18%、15%、12%と変化させた。低酸素化速度は、15-20分で吸入気酸素濃度を3%減少させた。その間、ラットの急性低血圧は認められなかった。脳組織の酸素化状態は、血液ガス分析にて動脈血酸素分圧（PaO2）と動脈血二酸化炭素分圧（PaCO2）で評価した。NIRS装置の送受光センサーには、外径2.0mmφのプラスチック光ファイバーを熱収縮チューブで被覆して2.5mmφの光ファイバーケーブルを作製し装着した。NIRS計測は、光照射部と光検出部のオプトードの対の分離距離（SD）を2.5、5.0、7.5、10 mmでこのモデルに設置して、サンプリング時間を心拍数に対応した5.12×10-3 secで行った。LD計測は、1.0mmφのプローブの位置をブレグマ(脳定位座標の基準点)の尾側に2 mm、右外側2 mmに設置して行った。NIRSとLDの使用する光の波長は近接し干渉するため、各酸素状態での計測はNIRS計測16分、LD計測1分で交互に行った。
今後の研究の推進方策	本研究課題の今後の推進方策として、脳を正常酸素状態に維持し、二酸化炭素状態を変化させ、NIRSの脈波とLDのデータとを検証する。頭蓋半透明モデルにおいて、PaO2とPaCO2を指標とし、呼吸管理を行う。二酸化炭素状態では、PaO2を一定（100 mmHg程度）に維持し、吸入気二酸化炭素濃度（FiCO2）によりPaCO2を40から80 mmHgまで変化させる。あるいは、ラットの1回換気量（8 ml/kg）を一定とし、呼吸回数を70から30 回/minまで変化させ、FiO2を調整し、PaO2を100 mmHg程度に維持する。このモデルから得られた各二酸化炭素状態に対する脈波（P-ΔHbO2、P-ΔHb 、P-ΔHbT）の形状変化と、LDから得られたCBF、CBV、VELのデータとを相互比較や相関を調査する。研究を遂行する上での課題として、LD計測において脳の測定部位におけるCBF、CBV、VELのデータのばらつきが挙げられる。特にCBFは、CBVとVELの積に比例し、P-ΔHbTとの相関関係があると考えられるため、ばらつきの少ないデータの供給が必要である。各酸素状態におけるLD計測は、1.0mmφのプローブを使用し、当該年度ではその位置をNIRSのオプトード近傍となるブレグマ(脳定位座標の基準点)の尾側に2 mm、右外側2 mmに設置して行った。脳の血管網の走行や分布は、脳の部位やラットの個体ごとに異なるため、プローブを同じ位置に設置しても同様なCBFは得られなかった。今後、データのばらつきが少ないプローブ位置を調査し、LD測定を確立する。また、課題として低酸素化速度は、15-20分でFiO2を3%減少させた。その間、ラットの急性低血圧は認められなかった。しかしながら、低酸素化速度は適切であったか、文献調査も含め、調査する必要があった。