| 研究課題/領域番号 |
24K02714
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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58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 金沢医科大学 |
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研究代表者 |
八木 邦公 金沢医科大学, 医学部, 教授 (30293343)
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| 研究分担者 |
卯木 輝彦 関西外国語大学, 外国語学部, 教授 (10963382)
折笠 秀樹 滋賀大学, データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター, 特任教授 (20245038)
中條 大輔 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (30640528)
薄井 勲 獨協医科大学, 医学部, 教授 (50377272)
敷田 幹文 高知工科大学, 情報学群, 教授 (80272996)
岡田 博史 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (30806831)
濱口 真英 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 講師 (80350883)
福井 道明 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (30247829)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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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 |
18,330千円 (直接経費: 14,100千円、間接経費: 4,230千円)
2027年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2026年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2025年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2024年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
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| キーワード | 拡張障害 / 心電図fQRS / 心電図電位データ / 機械学習診断 / diabetes / heart failure / diastolic dysfucntion / electrocardiogram / fragmented QRS |
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| 研究開始時の研究の概要 |
心不全パンデミックの懸念の中で1900万人の糖尿病における心不全は社会的・医療経済的課題である。心筋拡張障害は糖尿病の心不全の基礎病態であり、糖尿病合併症の先行指標・増悪進展因子と考えられている。本研究の目的は、心電図診断の弱点をクリアし、過去の心電図の精細な評価を通して糖尿病の心不全の形成過程を解明することで、糖尿病の心不全を含む合併症の治療介入効果を高められると示すことである。そのためfQRSを中心に心筋拡張障害について機械学習し、循環器非専門医でも心筋拡張障害の評価が容易となる心電図AI診療システムを開発し、電子カルテを用いた既存データベース解析と前向き試験で検証する。
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| 研究実績の概要 |
心不全のハイリスク群であり症例数の多い糖尿病症例に対して、心筋線維化を反映する心電図所見fragmented QRS(fQRS)が拡張障害の評価指標となることを示す本研究においては、臨床の第一線で、心不全の発症の前から継続的に記録されている心電図電位データをできるだけ多数得てfQRSの機械学習診断の精度を高めることが特に重要である。そこで我々は、金沢循環器病院と、社会保険（JCHO）金沢病院の協力を得て、各施設の心電図電位データの抽出を行っている。研究分担者である高知工科大学敷田幹文先生およびその教室の研究員とともに、心電図サーバーから心電図電位データを抽出し、安全かつ迅速に匿名化を行うシステムを開発し、そのシステムを両施設において全面的に活用することで、現時点でそれぞれ数万例分で心電図電位データの抽出を行い、最終的にはそれぞれ約５万例分のデータを得ることができるものと期待している。またさらには研究分担者として京都府立医科大学の福井道明先生、濱口真英先生、岡田博史先生の御協力を得て、亀岡市立総合病院、松下記念病院にても心電図電位データの抽出を行うべく倫理審査を完了し準備を進めている所である。また病態解明の検討として、メタボリック症候群で肝臓でも線維化が進んでいる症例についてfQRSの有無とIGFBP7や4-HNEの濃度の関連についての検討も行うべく準備中である。さらにはfQRS陽性例への介入として第一候補となるSGLT2阻害剤が特に高齢の糖尿病症例においてはサルコペニアにつながり、心不全発症リスクの軽減を鈍らせる可能性に対して、EMSを含む運動刺激を加えての介入の有効性の検討も行うべく準備中である。
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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
心電図の機械学習診断を中心としている本研究においては、得られる心電図電位データの質と量が極めて重要なものとなる。当然ながら大前提として匿名化の徹底により、個人情報の流出の可能性があっては絶対に許されない。心電図電位データの質には、どのような診療や健診を行っている病院のデータを得ることができるかが大きく関わっている。
そんな中で、石川県を代表する循環器専門施設でああり、当然ながら心不全診療においても中心的な役割を果たしている金沢循環器病院、および健診について石川県で一貫して第一線の実績を有するJCHO金沢病院の全面的な御協力を得て研究を遂行できていることは極めて重要なことと理解している。
さらに心電図電位データの匿名化システムの構築について、当初膨大な件数の処理が容易ではないと思われたものが、分担研究者である高知工科大学敷田幹文先生およびその教室の研究員の献身的案貢献と、2024年9月末から開始された電位データの抽出を繰り返す中でのシステムの改良が功を奏し、安全かつ迅速に匿名化が進んでいる。現時点で両施設において既に数万件ずつのデータが抽出され、それを用いての機械学習診断システムの開発も当初の想定を上回る早さで進んでいる。
このように研究の本幹部分が当初想定された技術的課題をクリアしていることから、研究は概ね順調に進展していると申し上げて差し支えはないものと信じている。
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| 今後の研究の推進方策 |
上記のように2024年度の間に構築された心電図電位データの匿名化システムが機能することで、2025年度上半期にはそれぞれ約５万例分のデータを得ることができるものと期待している。心電図所見fQRSの機械学習診断システムについても、2024年度はネット上に公開された約2万件の心電図電位データを元にした学習をしてきたところだが、抽出されたデータを用いて機械学習の絶対量を一気に増やすことで精度を高められるものと期待している。さらに亀岡市立総合病院および松下記念病院の倫理委員会の承認も得られていることで、さらに数万件の臨床・検診データを伴う心電図電位データを得ることが可能となるものと期待されている、
また研究分担者である福井道明先生、濱口真英先生、岡田博史先生の御協力を得て、肝臓と心臓に線維化が進むメタボリック症候群の症例についてのIGFBP7や4-HNEの検討を進めることで、全身を通しての線維化亢進病態が拡張障害の病態形成要因となる可能性についての検証が可能となるものと期待されている。さらには心不全ハイリスク群としてのfQRS陽性例に対して、SGLT2阻害剤が長期的に抱えるサルコペニアをも見据えた介入のの候補として、EMSを含む運動刺激を加えての介入の有効性の検討も進むことが期待されている。
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