核磁気共鳴データのパターン認識による解析を応用した敗血症重症化早期診断法の開発

• 研究課題/領域番号: 26670787
• 研究種目: 挑戦的萌芽研究
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 救急医学
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 鈴木 崇生 京都大学, 医学(系)研究科(研究院), 講師 (40328810)
• 研究分担者: 小池 薫 京都大学, 大学院医学研究科, 教授 (10267164) ; 平川 慶子 日本医科大学, 医学部, 助教 (30165162) ; 佐藤 格夫 京都大学, 大学院医学研究科, 講師 (30409205) ; 森山 剛 東京工芸大学, 工学部, 准教授 (80449032)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2015-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2014年度)
• 配分額: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2014年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
• キーワード: 敗血症診断 / 核磁気共鳴 / パターン認識 / 核磁気共鳴法

研究成果の概要

救急外来を受診した20歳以上の患者で、救急受診時に敗血症と診断された症例を対象とした。救急受診時に採取した血清をＮＭＲ測定した。ＮＭＲデータをフーリエ変換、位相補正、ベースライン補正等の処理を行い観測周波数範囲の信号強度分布としてデータを数値化した。続いて主成分分析（PCA）による「データの可視化を行った後、PLS-DA法により解析を行った。
「診断時重症敗血症」と「診断時非重症敗血症で重症化せず軽快」の２グループの識別が可能か否かの検討を行った。その結果、PLS-DA法によって２グループがそれぞれクラスター化する傾向が認められた。