| 研究課題/領域番号 |
15H04996
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| 研究機関 | 鹿児島大学 |
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研究代表者 |
坂本 泰二 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (10235179)
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| 研究分担者 |
丸山 征郎 鹿児島大学, 医歯学総合研究科, 特任教授 (20082282)
原 博満 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (20392079)
橋口 照人 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (70250917)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 硝子体 / 画像 / 網膜色素上皮 / 脈絡膜 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
RPE細胞研究： RPE細胞は極性を失うと病的反応を示し、脈絡膜に強い変化を起こすことを見出した。TNF-aを用いた場合に顕著であった。TNF-aで誘導した非極性RPEのマイクロアレイ解析では、極性RPRだけに高発現する分子があった。我々は極性RPEにだけ発現を認めたβA3/A1-crystallinに着目する。βA3/A1-crystallinは極性RPEの感覚網膜側に存在していた。この結果から、βA3/A1-crystallinが視細胞に対しprotectiveな役割を持つ一方、脈絡膜にはnegativeな影響を示す可能性が考えられた。我々独自のin vitro極性RPE細胞アッセイシステムを用いて、薬剤が硝子体、網膜、脈絡膜の微小環境に及ぼす影響をシミュレートした。その結果、afliberceptはRPE透過性は低いものの脈絡膜に強い影響を及ぼしていること分かった。
非侵襲的眼内モニターの開発：今までの成果を臨床応用するには、眼内の変化を正確にモニターする必要があったが、硝子体や脈絡膜は不規則系であり、画像から意味のある情報を得ることが困難であった。脈絡膜en-face画像に40以上の特徴量を持たせた機械学習を行った所、意味のある情報を抽出することに成功した。これはsupport vector machineという人工知能を用いて脈絡膜を解析した初めての報告である。これは、眼科画像解析の画期的研究成果であり、現在国内企業とライセンスアウト契約の手続き中であるが、これ以外にも、脈絡膜OCT画像の定量的評価のためのソフトウェアを3システムを開発することができた。
これは、現在政府が推進している産学連携の成功例になった。
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| 現在までの達成度 (段落) |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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