| 研究課題/領域番号 |
24K12634
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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56040:産婦人科学関連
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| 研究機関 | 昭和大学 |
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研究代表者 |
小松 玲奈 (香川玲奈) 昭和大学, 医学部, 助教 (30368633)
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| 研究分担者 |
小松 正明 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 副チームリーダー (70750842)
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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: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 胎児発育不全 / 超音波検査 / 人工知能 / 妊娠高血圧腎症 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
妊娠高血圧腎症（preeclampsia: PE）は、母体に高血圧及び蛋白尿や臓器障害、胎児には胎児発育不全(fetal growth restriction: FGR) や胎児機能不全を呈し、重篤な合併症を呈することがあるため、早期に診断し適切な医療介入を行う必要がある。PEの発症原因とされている「胎盤形成不全」を妊娠中の超音波検査で評価し、その後のPE・FGRの発症を予知する手法を開発することを本研究の目的とする。胎盤の超音波画像について、人工知能（artificial intelligence: AI）を用いて解析しその特徴を見出し、母体の臨床的背景や血液検査（sFlt-1/PlGF比など）と組み合わせることで、その後のPEやFGRの予知が可能であるかどうか検討する。
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