人工知能を用いたもやもや病における病期進行予測モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 23K08491
• 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56010:脳神経外科学関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 遠藤 英徳 東北大学, 医学系研究科, 教授 (40723458)
• 研究分担者: 中川 敦寛 東北大学, 大学病院, 教授 (10447162) ; 新妻 邦泰 東北大学, 医工学研究科, 教授 (10643330) ; 麦倉 俊司 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 教授 (20375017) ; 杉山 慎一郎 東北大学, 医学系研究科, 非常勤講師 (30623152) ; 園部 真也 東北大学, 医学系研究科, 助教 (30869079) ; 植田 琢也 東北大学, 医学系研究科, 教授 (40361448) ; 面高 俊介 東北大学, 大学病院, 助教 (90791450)
• 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: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 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: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: モヤモヤ病 / artificial intelligence / 流体解析 / vessel wall imaging / RNF213

研究開始時の研究の概要

無症候性もやもや病における治療戦略は未確立である。経過観察中に病期が進行し、脳梗塞や脳出血をきたす例が存在することから、病期進行予測は重要な課題である。そこで、computational fluid dynamicsやvessel wall imagingをもやもや病に応用し、疾患感受性遺伝子であるRNF213の遺伝子情報に組み合わせ、人工知能を用いて解析することで、病期進行予測モデルを開発する研究を計画した。本研究の知見は、もやもや病の病期進行モデルの提案及び新規治療戦略立案による医療資源投資の適正化、さらには創薬や画像解析技術の発展につながる可能性がある。