| 研究課題/領域番号 |
24K11243
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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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53020:循環器内科学関連
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| 研究機関 | 大分大学 |
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研究代表者 |
山崎 大央 大分大学, 医学部, 医員 (70974442)
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| 研究分担者 |
近藤 秀和 大分大学, 医学部, 助教 (90724170)
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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 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 心アミロイドーシス / 心房細動 / 細胞外容積分画 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
トランスサイレチン型心アミロイドーシス(ATTR-CM)は、心臓の間質にアミロイドと呼ばれる不溶性の異常な線維が沈着して、機能障害を引き起こす重篤で進行性の疾患である。患者の予後改善には早期診断・早期治療が最も重要と言える。我々は心房細動アブレーション患者のアブレーション前CTを利用して心筋細胞外容積分画(CT-ECV)測定を測定することが、心房細動患者の中に潜むATTR-CM患者を診断するにあたって有用であることを報告した。本研究ではAIによる深層学習を利用して更に精度高くATTR-CM患者を診断しうるスクリーニング法を確立し、ATTRーCMの早期診断・治療を目指す。
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