研究課題/領域番号 |
17K09289
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研究機関 | 東北大学 |
研究代表者 |
庄司 知隆 東北大学, 大学病院, 助教 (40360870)
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研究分担者 |
遠藤 由香 東北大学, 大学病院, 助教 (00343046)
佐藤 康弘 東北大学, 大学病院, 助教 (20375033)
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研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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キーワード | 慢性悪心嘔吐症候群 / 胃電図 / 機械学習 / 機能性消化管障害 |
研究実績の概要 |
器質的疾患を認めないにもかかわらず慢性的に消化器症状を呈する状態を機能性消化管障害(Functional Gastrointestinal Disorders;FGID)と総称される。脳腸相関の異常が最重要の病態と考えられているが、消化器症状と精神症状を発現する共通の障害部位あるいは機能から病態の中核を見出すことが可能となると仮説を立てた。まず消化管からシグナルの異常を想定し、胃電気活動(Gastric electric activity)の周波数異常および伝搬異常について精査を行った。悪心嘔吐症状を対象に、慢性的悪心嘔吐症状を呈するChronic nausea and vomiting syndrome (CNVS)および悪心嘔吐を呈しない慢性消化器症状群(NonNau)(計122名)を比較した。Electrogastrography(EGG)を24時間計測しCNVS群vs NonNau群に対して機械学習を用いて分類正答率を評価した。機械学習はPython version 3.6.2上でNumPy、SciPy、matplotlib、scikit-learnおよびKerasによる解析アルゴリズムを構築した。CNVSの弁別正答率は1チャネルおよび4チャネルとも70%以上を示した。1チャネルと4チャネル間の弁別正答率に違いはみられなかった。CNVS群では他の消化器症状とは空間的時間的に異なる胃電気活動が存在していることが示唆された。胃電気活動は胃ペースメーカーと胃壁伝導に分類されるが、慢性悪心嘔吐症候群では電気活動のパターンがその他の消化器症状群と異なることが示された。慢性消化器症状における脳胃相関に胃電気活動が重要な役割を行っていることが示唆された。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
胃電図データの機械学習計算プログラムの構築、動作確認および結果の妥当性の評価により時間を要した。さらに、これらの資材をベースに対象疾患における脳MRIによる構造、機能、領域間結合および脳血流還流についてプロトコルの修正に時間を要した。
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今後の研究の推進方策 |
入院外来対象患者の他、募集により被験者収集を検討する。比較的集まりやすい健常者についてデータ収集を先に推進する。症例数が少なく収集が困難である希少疾患については引き続き関連医療機関に検査対象者の紹介を依頼する。
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次年度使用額が生じた理由 |
計画されていた被験者検査分が次年度へ繰り越しとなった。次年度はデータ収集により謝金等の使用計画が促進される見込みである。
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