| 研究課題/領域番号 |
23K07312
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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52050:胎児医学および小児成育学関連
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
村田 晋 山口大学, 医学部附属病院, 講師 (00420521)
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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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 双胎 / 双胎間輸血症候群 / 人工知能 / 胎児鏡下胎盤吻合血管レーザー凝固術 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
双胎間輸血症候群(TTTS)は一絨毛膜性双胎にのみ発生する。一絨毛膜性双胎は胎盤の表面には吻合血管が存在する。この吻合血管は双胎間の血流不均衡を是正する作用があるが10％で血流不均衡が起こりTTTSとなる。TTTSは急激に重症化するため、一旦発症すると50%しか生存できず、生存しても約25%に神経学的後遺症を残す。近年、胎児鏡下胎盤吻合血管レーザー凝固術（FLP）が開発され、TTTSは治療可能となったが、発症を捉えるために頻回の受診が必要であり、発症予測については確定的な医学的知見は無い。本研究では、一絨毛膜性双胎の健診データを活用し、人工知能を用いてTTTSの発症予測システムを確立する。
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| 研究実績の概要 |
双胎間輸血症候群（TTTS）発症予測に用いる機械学習解析のために必要なデータ集積を開始した。
まず、データ集積/解析のため、必要なデータ提供が可能な施設の選定を行い協力依頼を行った。多施設共同研究のため、倫理審査委員会への申請を行うが、上記研究協力施設（現時点での予定は20施設）の責任者と連携し当院での倫理申請を行う準備段階である。具体的には当院での倫理申請を中央一括審査とし、研究協力を依頼した他施設は分担研究機関として各施設における倫理委員会での申請、審査を行う予定とした。現在、倫理申請書類の作成を行っている。
機会学習用のデータ解析を行うため当院で妊娠中から管理を行ったTTTS未発症を主として妊婦健診などで採取したデータを集積している。具体的には母体妊娠週数、年齢、体重、子宮底長や腹囲であり、胎児については双胎のそれぞれについて測定時の妊娠週数、推定体重、羊水深度、臍帯動脈、静脈管の血管抵抗比のデータ集積を行い、得られたデータからTTTS非発症群として器械学習用データに供することとし、今後集積するTTTS発症例に応用する。さらに関連学会に適宜参加し、AI研究に必要な産科/周産期的知識の充実とAI研究を行っている施設の代表者からAI研究のために必要な情報を入手した。今後、これらの情報を用いてTTTS発症予測に必要なデータ解析に役立てる予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
データ提供に必要な研究協力施設の選定に時間を要している。
今回のデータは各健診毎の母体データ、双胎それぞれの超音波計測データを当院へ供与することが必要であるため、単一の症例であっても膨大なデータ量となる。このため施設選定と実際のデータ収集は各施設の研究責任者のエフォートとして大きな比率となる。このためデータ提出に時間がかかる事となり現在の進捗の進行遅れに繋がっている。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和6年度は研究協力施設と倫理審査委員会への申請に向けてデータ内容、データ集積方法の見直しを図る。これにより、今後は健診データの時系列入力によって、その後の妊娠期間のTTTS発症リスクを提示できる判別器を作成する。
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