血清バイオマーカーと人工知能を統合した致死的膵炎の治療アルゴリズムの確立

• 研究課題/領域番号: 25K12291
• 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55060:救急医学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 斎藤 友隆 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (10815781)
• 研究分担者: 鈴木 辰典 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (40882890)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2026年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 重症急性膵炎 / 血清バイオマーカ / walled-off necrosis / 人工知能 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

本研究では、WON・仮性嚢胞600例以上を集積したWONDERFUL研究グループ（11施設）で、WONの発症と治療アウトカムを予測するモデルを臨床・画像データを使用した深層学習で確立する。さらに、前向き200例の重症急性膵炎で同アウトカムを予測する血清バイオマーカーを探索し統合することで、高精度の予測モデルの開発を目指す。WONの発症と治療経過を予測するバイオマーカー・特性を同定し、重篤な救急疾患である重症急性膵炎患者の新たな治療戦略を提案し、血清バイオマーカーに基づいた臨床的介入試験につなげたい。