| 研究課題/領域番号 |
17K10315
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
平野 仁一 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任講師 (60574910)
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| 研究分担者 |
山縣 文 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (30439476)
杉浦 悠毅 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (30590202)
内田 裕之 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (40327630)
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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 | 精神医学 / 気分障害 / 電気けいれん / 脳画像 |
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| 研究実績の概要 |
2021年3月31日時点で、23症例が登録されている。本年度は1年間で2症例の登録を行った。研究遂行にあたって有意な有害事象は認められていない。 コロナウィルス蔓延の影響で症例登録全体に支障をきたした。また、緊急事態宣言下では研究室への立ち入りにも制限が生じたためデータ整理や解析においても支障が生じた。
本年はMRIの構造 画像解析に置いて、灰白質画像を元に独立成分分析を行い得られた各独立成分を解析するSource Based Morphometryを行った。取得したデータを元に電気けいれん療法(ECT:Electroconvulsive therapy)施行前後での各独立成分の変化について検討したが有意な結果は得られなかった。また、重症度との関係も解析をしたが有意な結果を得られなかった。次年度で症例数を増やして再度同様の解析を行うことを検討している。また、次年度においてはNIRS、脳波、MRI等の異なるモダールのデータを結合し独立成分分析等を用いてデータ駆動的に脳構造と脳機能とECTの治療効果との関連を明らかとしていきたい。
また、本研究課題と関連してECTの治療効果に関する麻酔薬（チオペンタールとセボフルレン）の影響、ECT施行における同意取得の状況、維持ECTの実態、ECT受療症例の臨床症状による層別化、高齢ECT受療症例の認知症等の神経変性疾患への診断変更の現況を明らかとするための研究も行っている。
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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
2019年第四四半期以降コロナウィルスによる非常事態宣言に伴い慶應義塾大学では研究のための症例登録に非常に大きな支障が生じている。また、非常事態宣言下では、研究室への出入りも制限されたため解析にも支障をきたした。
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| 今後の研究の推進方策 |
2019年第四四半期以降コロナウィルスによる非常事態宣言に伴い慶應義塾大学では研究のための症例登録に非常に大きな支障が生じている。慶應義塾大学の関連施設での症例登録も検討するがこちらも困難が予想される。１年の延長申請を行本年度が最終年度にあたるため、現有のデータをもちいて、脳波、MRI、 NIRSに関して得られたデータをもとに解析を開始する。解析においては、機械学習の手法も取り入れ、高度な解析を行っていく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナウィルスの蔓延に伴い症例登録が予定数まで至らなかったため、また人件費が想定されていたよりも少なくて済んだため。未使用金については、次年度の症例登録に充てる予定であ る。
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