| 研究課題/領域番号 |
24K02456
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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53030:呼吸器内科学関連
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| 研究機関 | 浜松医科大学 |
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研究代表者 |
須田 隆文 浜松医科大学, 医学部, 理事 (30291397)
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| 研究分担者 |
福岡 順也 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 教授 (00324575)
藤澤 朋幸 浜松医科大学, 医学部, 講師 (20402357)
古川 大記 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (30837654)
穗積 宏尚 浜松医科大学, 医学部, 助教 (40771457)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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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 |
18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)
2026年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2025年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2024年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
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| キーワード | 間質性肺疾患 / 特発性間質性肺炎 / MDD診断 / AI診断システム / バイオマーカー / 多分野集学的診断 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
特発性間質性肺炎 (IIPs)の診断は，3領域の専門家が合議し診断する多分野集学的診断 (MDD診断) がGoldstandardとされているが，我が国では各専門医の不足もあり，単独でMDD診断ができる施設はほとんどない．そこで先行AMED研究にて，IIPs患者の臨床，画像，病理データを登録するクラウド型統合データベースと，これを用いた遠隔診断システムを開発し、前向き全国レジストリを構築した．今回このレジストリを利用して，IIPsの診断や予後予測に有用な血清バイオマーカーを探索し，さらにMDD診断を代替できるような臨床，画像，病理データを含んだマルチモーダルAI診断システムの開発に挑む．
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| 研究実績の概要 |
先行AMED研究で構築した前向き全国レジストリ（IBiSレジストリ）を利用し，以下の研究を実施する。IBiSレジストリでは、IIPs患者の臨床，画像，病理データを登録するクラウド型統合データベースと，これを用いて各領域の専門医が遠隔で合議し診断できる遠隔診断システムを用いて、前向きにIIPs患者1,154例を登録した。
①新規血清バイオマーカーの探索：IIPs診断に有用な血清バイオマーカーの探索：IIPsの各疾患の診断を補助できる疾患特異的血清バイオマーカーを開発する．IBiS登録患者の保存血清を用いて，アルブミンなどの血清中夾雑物の影響を受けにくいアプタマー法による網羅的プロテオーム解析を行い，診断精度の高いバイオマーカー候補を探索した．すでにプロテオーム解析は完了し，いくつかの候補マーカーを見出した．現在，これらを用いてAIによる診断，予後予測のモデルを開発中である．また，合わせて病態解明のためのパスウエイ解析なども行ない，新規治療ターゲットも探索する．IIPsの疾患進行・予後予測に
，網羅的プロテオーム解析で得られた7,000あまりの各種蛋白と疾患進行や予後との関連を検討し，予後予測能などに優れたバイオマーカーを選定する．
②IIPsのAI診断システムの開発上記のレジストリ登録症例を対象に，臨床情報と画像情報（高分解能CT）を用いたAI診断システムをランダムフォレスト法な土を用いて開発した．今後は，病理情報を加えたマルチモーダルAI診断システムの開発にも着手している
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
全体として，順調な進捗状況にある
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| 今後の研究の推進方策 |
データはすべて集積を終わったため，今後は，バイオマーカーなども含めたマルチモーダルAI診断システムの開発を継続する．
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