| 研究課題/領域番号 |
23K21395
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| 補助金の研究課題番号 |
21H02805 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分51020:認知脳科学関連
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| 研究機関 | 京都光華女子大学 |
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研究代表者 |
上田 敬太 京都光華女子大学, 健康科学部, 教授 (60573079)
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| 研究分担者 |
高畑 圭輔 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子医科学研究所 脳機能イメージング研究部, 主任研究員 (20645311)
久保田 学 京都大学, 医学研究科, 講師 (30760368)
山内 浩 京都大学, 医学研究科, 研究員 (40360812)
大石 直也 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (40526878)
麻生 俊彦 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 副チームリーダー (50397543)
生方 志浦 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (40738960)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2024年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2023年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
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| キーワード | 外傷性脳損傷 / 脳萎縮 / MRI / PET / 神経心理学 / 脳科学 / 神経心理 / ７TMRI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、外傷性脳損傷後に生じる、行政的に高次脳機能障害と呼ばれる認知機能の障害について、古典的認知機能である記憶や注意などのみならず、情動の変化や睡眠障害、易疲労性などの症状も含めて、その脳基盤を探っていく。脳構造の解析には、７TMRIによる構造画像を用いた体積や白質の走行についての検討（トラクトグラフィー）、functional MRIを用いた機能画像の解析、さらに、慢性期に生じる脳萎縮の機序を探るために、アミロイドおよびタウPETを外傷性脳損傷患者を対象に行い、同時に取得した後遺症についての評価と比較検討することで、脳内基盤を探っていく。
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| 研究実績の概要 |
本年度も昨年度から継続して、脳画像のデータ収集を行った。対象者は申請者のおこなう脳損傷外来に通院する外傷性脳損傷症例で、研究参加を承諾した症例を対象に、京都大学医学
部附属病院に設置された７TMRIの撮像、および滋賀県立総合病院付属研究所に設置されたPET装置を用いてアミロイド、タウPET画像を取得した。また、参加症例について、急性期の意識障害や受傷機転などの臨床情報、および画像取得時の神経心理学的後遺症、神経学的後遺症、精神医学的後遺症、さらにQOLなどの社会生活状況についての情報を取得した。令和５年度は、7TMRIについてはのべ１５名（脳損傷症例のみ）、タウPETについてはのべ１５名（うち損傷患者９名、健常者６名）の検査を行った。MRIのDTI画像を用い、脳幹網様体から視床にいたる上行賦活系の評価を行ったが、従来報告されている方法では、近接領域からの様々な神経線維が混入し、評価が困難であった。そこで、用手法による脳幹網様体の設定を教師情報としたdeep learningによる自動ROI設定法を分担研究者の大石が開発し、今後その方法を用いて検討しなおすこととしている。PET解析については、トレーサーの分布ヒストグラムを利用し、前脳平均からの隔たり、あるいは沈着量の２０％を占める脳実質領域を描出することで、従来法である小脳を対象としたSUVR法と同等の結果が出ることが、認知症を対象に確かめられ（大石ら）、今後この方法を応用することを考慮している。学会発表は第４７回日本高次脳機能障害学会学術総会において、シンポジウム頭部外傷による高次脳機能障害の診断・治療の最前線のなかで「頭部外傷の高次脳機能障害 その臨床症状」の発表を行った。また、同学術集会において、公募シンポジウムに応募し採択され、「小児高次脳機能障害の現状とこれから」として、企画・座長を務めた。
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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
令和５年度は、行動制限の緩和が行われたため、過去２年と比較すると撮像ペースは上昇した。しかしながら、研究計画と比べると、まだわずかに少ないペースでの撮像となっている。一方で、解析については、結果としてうまくいっていない部分が多いものの、解析法の問題点が明らかになり、改善のために必要なことについてもおおむね明らかとなってきた。最終年次に向けて、一定の準備ができたと評価される。
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| 今後の研究の推進方策 |
脳幹網様体については、共同研究者である大石が開発したdeep learningによる自動ROI設定法を応用し、検討を進める。また、びまん性軸索損傷の重症度分類では、黒質の損傷の有無を重要視する提案がなされており(Abu Hamdeh Sら、2017)、今後黒質からの白質線維についても評価を行っていく。白質描出が一定の制度で可能であることが確認されれば、各臨床指標、急性期の意識障害指標などとの関連についても検討を進める。アミロイド、タウPETの解析については、トレーサーのヒストグラムを利用した新法（mode to mean ratio 、Top20%-map）を利用し、健常者との比較検討を進める。また、すでにアミロイドPETについては、縦断的に撮像した症例が複数名含まれるため、経時的変化についても同法を用いて検討する。
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