AIによるステントグラフト内挿術後の脊髄障害発生予測モデル構築とバイオマーカー探索

• 研究課題/領域番号: 24K11964
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分55030:心臓血管外科学関連
• 研究機関: 国立研究開発法人国立循環器病研究センター
• 研究代表者: 清家 愛幹 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (20728381)
• 研究分担者: 松田 均 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 部長 (20294217) ; 畠山 金太 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 部長 (60325735) ; 山城 義人 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 室長 (70751923) ; 中岡 良和 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 部長 (90393214)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
• キーワード: shaggy aorta / 脊髄障害 / バイオマーカー

研究開始時の研究の概要

本研究では、障害発生率が特に高いshaggy aorta症候群を端緒として、TEVAR後の脊髄障害を予測するアルゴリズムの確立とバイオマーカーを同定することを目的とする。はじめに、日本心臓血管外科手術データベース（JACVSD）を活用し、脊髄障害リスク因子を抽出する。次に、病理所見と機械学習を組み合わせたAIによる脊髄障害発生の予測アルゴリズムを構築する。得られた予測モデルを用いて、国立循環器病研究センター・バイオバンクから患者を選定し、病理組織を用いたプロテオーム解析により、バイオマーカーを同定する。