| 研究課題/領域番号 |
23K08635
|
|---|
| 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56020:整形外科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 横浜市立大学 |
|---|
研究代表者 |
稲葉 裕 横浜市立大学, 医学研究科, 教授 (40336574)
|
|---|
| 研究分担者 |
川上 英良 国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, チームリーダー (30725338)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
|
|---|
| キーワード | 人工知能 / 人工股関節全置換術 / インプラント周囲骨吸収 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
人工股関節全置換術（THA）の術後合併症であるインプラント周囲骨折は、国内外ともに増加しており大きな問題となっている。その原因としては症例の高齢化による骨粗鬆症の影響とともに、THA術後に生じるインプラント周囲骨吸収が大きな要因と考えられている。
本研究では、人工知能（AI）を用いてさまざまな術前・手術・術後因子を複合的に解析することで症例ごとの術後インプラント周囲骨吸収の程度を予測し、高度の骨吸収が予測される症例に対しては骨粗鬆症治療薬による抑制効果をAIシミュレーションすることにより、症例により適切な介入を術前から計画できるアルゴリズムを構築することを目指す。
|
| 研究実績の概要 |
2006年1月1日から2019年3月31日までに横浜市立大学付属病院でTHAを施行し、1年以上経過観察可能であった症例を対象とし、術後1週目でインプラント周囲の骨密度（BMD）を計測していない症例や、研究責任医師及び研究分担医師が研究対象者として不適当と判断した患者は除外し、現在、538例について解析を行った。時系列クラスタリングにより、患者をBMD低下群、低下なし群の2群に分け、患者関連因子と手術関連因子を含む予測因子を同定した。LightGBMのBMD低下予測のROC曲線下面積は0.734であり、術後1年間のビスフォスフォネート処方の有無、術前の腰椎正面BMD、ステムタイプ（Accolade TMZF）などの解剖学的変数、アルカリフォスファターゼ（ALP）、トリグリセリド（TG）などの血液バイオマーカーが重要な予測因子として同定された。ビスフォスフォネート製剤の仮想投与は、ゾーン7のBMD低下を防ぐのに平均14％の有効性を示した。さらに、ステムタイプ、術前のトリグリセリド、クレアチニン、推定糸球体濾過量、クレアチンキナーゼ値は、ビスフォスフォネートの患者特異的有効性の推定値と有意に関連していた。
上記の内容をBone Joint Research（IF:4.6)に投稿し、アクセプトされた。
|
| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
1: 当初の計画以上に進展している
理由
研究結果をBone Joint Research（IF:4.6)に投稿し、アクセプトされた。
|
| 今後の研究の推進方策 |
本研究結果をもとにさらに研究を進めて、人工股関節周囲BMDを予測する決定木を作成する。
|
