| 研究課題/領域番号 |
24K11950
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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55030:心臓血管外科学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
島村 和男 大阪大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (10507205)
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| 研究分担者 |
四條 崇之 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい教員 (00644890)
山下 築 大阪大学, 医学部附属病院, 助教 (60778661)
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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 | 上行大動脈 / 機械的特性 / 予後予測 / 大動脈瘤 / 人工知能（AI) |
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| 研究開始時の研究の概要 |
従来、大動脈瘤においては大動脈口径が破裂リスクを規定するとされ、瘤径50mmを手術適応としているが、その破裂予測精度が低いことが課題となっている。そこで本研究では、大動脈壁の弾性率・ひずみエネルギーなどに着目し、CT画像解析により大動脈壁の機械的特性を簡便・非侵襲的に生体内で計測し、人工知能(AI)による症例個別の破裂リスクを 判定する大動脈破裂リスクモデルを開発することを目的とした。これにより大動脈口径のみに依存しない症例個別の破裂リスクの高精度層別化が可能となり、新たなる大動脈治療ガイ ドライン構築に繋がることが期待される。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、大動脈壁の弾性率・ひずみエネルギーなどの機械的特性に着目し、心電図同期CT画像解析により大動脈の機械的特性を生体内で計測し、人工知能(AI)により個別の破裂リスクを簡便に判定する大動脈破裂リスクモデルを開発することを目的としている。2024年度には、計画通り心電図同期CTを用いた非侵襲的大動脈機械的特性診断(AMPEC)の組織学的検証を行なった。手術検体を用いた牽引試験による機械的特性計測値の相関については非常に高い相関が確認され、AMPECの有用性が確認された。これらの結果については論文投稿を行なっており、現在査読コメントに対する応答を行い論文採択に向けて対応している。また、さらに組織学的検討として新たに弾性繊維やコラーゲンなどの細胞外マトリックス含有量についても検証を開始し、CTにて検出された大動脈の機械的特性により組織像を推察しうるかとの命題にも取り組んでいる。
さらに、当初の研究計画に従い大動脈の機械的特性と患者背景因子・解剖学的計測値の相関解析に着手している。過去に心電図同期CTを施行したおよそ140例の大動脈手術症例において上行大動脈の機械的特性を測定し、その拡大予後を検証することで機械的特性と予後の相関を検証している。最終的には症例数の増加・機械学習によるモデル化を目指すが、まずは従来の統計学的手法を用いた解析を施行することで、機械学習によるモデル化の先行研究としている。
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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
研究計画通りに上行大動脈の機械的特性の組織学的検証に着手できており、また新たに細胞外マトリックスの含有量検証という付加解析にも進めていることから、この点については計画以上の進歩とも評価できる。一方、機械的特性と患者予後の検証も進んでいるが、現在はまず従来の統計学的手法を用いた検証から開始しており、AI解析は今後開始の見込みである。この点からは、やや計画よりも進行が遅延している。
総じて、概ね順調に進展していると考える。
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| 今後の研究の推進方策 |
まずは組織学的検証について、論文作成に着手しており2025年度中の投稿を予定している。さらに、患者予後との相関については中間報告として2025年欧州胸部外科学会および日本胸部外科学会にて発表を予定している。その後、AI解析に移行する計画である。
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