| 研究課題/領域番号 |
23K07183
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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52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
江頭 玲子 佐賀大学, 医学部, 助教 (70457464)
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| 研究分担者 |
川口 淳 佐賀大学, 医学部, 教授 (60389319)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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)
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: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 膠原病関連間質性肺炎 / 進行性肺線維症 / 人工知能 / CT画像 / 膠原病 / 自己抗体 / 間質性肺炎 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
膠原病関連肺病変の形態学的表現型と自己抗体との関連性は多くが未解明である．膠原病関連間質性肺炎はしばしば予後因子ともなり，CT画像を用いた自己抗体との関連や進行性予測を可能としたい．本研究では「膠原病関連自己抗体と間質性肺炎の表現型との関連性を，人工知能を用いた画像認識と胸部画像診断の専門家による数値化した視標の組み合わせにより検討し，従来の疾患分類の枠組を超えた病型分類を試み，肺病変の進行性に関連する視標を見いだすこと」を目的に，CT画像の特徴的所見を数値化したもの，人工知能による画像分類を組合わせ，新たな画像分類を作成し，自己抗体との関連性評価，進行性視標確立を目指す．
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| 研究実績の概要 |
「膠原病関連自己抗体と間質性肺炎の表現型との関連性を，人工知能を用いた画像認識と胸部画像診断の専門家による数値化した視標の組み合わせにより検討し，従来の疾患分類の枠組を超えた病型分類を試み，肺病変の進行性に関連する視標を見いだすこと」を目的とし，研究をスタートさせた．
統計学者であり医用人工知能の専門家である研究分担者に加え，呼吸器内科医1名，膠原病内科医2名に研究協力を要請し，具体的に収集して使用する症例や臨床情報の整理を行った．また，これに基づき，使用可能な自施設ならびに研究協力施設の症例がどの程度あるか検索を行い，具体的な研究計画を立てた．自己抗体に関しては，
膠原病の特徴を有するが診断基準を満たさない症例を対象とした研究用カテゴリーであるinterstitial pneumonia with autoimmune features (IPAF)において，血清学的ドメインとして採用されている，抗核抗体（diffuse, speckled, homogeneousパターン，nucleolarパターン，Centromereパターン），リウマトイド因子，抗CCP抗体，抗ds-DNA抗体，抗SS-A / Ro抗体，抗SS-B / La抗体，抗RNP抗体，抗Sm抗体，抗トポイソメラーゼ (Scl-70）抗体，抗ARS抗体，抗PM-Scl抗体，抗MDA5抗体に加え，抗ミエロペルオキダーゼ抗体を対象とすることにした．
当初，人工知能を用いた画像認識と胸部画像診断医による数値化した視標の組み合わせにより2方向のアプローチでクラスタ解析を行うことを予定していたが，目視によるコード作成およびラベリングは時間的な制約が大きく，観察者間の不一致が問題になる可能性があると判断し，AIによる画像認識のみでクラスタ解析を行い，後から目視評価可能なコードの割り振りを検討することに変更した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究代表者が一時的に急な海外留学に出たこともあり，この研究にかけられる時間が限られていた．また，研究協力者とのコミュニケーションに苦労した．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究協力者の所属施設より画像および臨床情報等のデータ収集を速やかに行う．
各症例より4断面の画像を抜き取り1枚の再構成した画像を作成して用いるモンタージュ方式を採用し，実際の症例数よりも多い教師画像データを作成可能とする方法を用いる予定である．
研究上の課題は時間の確保であるが，学生などの研究補助スタッフを活用することで，自身の時間が取れない間にも作業を進めるようにする．
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