リファンピシンによる認知症の予防効果

2020 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 18K07488
• 研究機関: 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所)
• 研究代表者: 亀山 征史 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究員 (40773445)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: アルツハイマー病 / 認知症 / 人工知能

研究実績の概要

研究対象となるアルツハイマー病(AD)の簡便なスクリーニングとして、顔写真でのADと正常者の弁別をする人工知能(AI)モデルの研究を東京大学老年病科との共同研究を行った。正答率9割を超える良い成績を出すことができた。論文発表とともにプレスリリースを行い、新聞やNHK海外ラジオなどに取り上げられた。将来、この研究に基づいた大規模スタディが行われれば、顔写真で非侵襲的で簡便で安価な即時にわかるスクリーニングができる可能性があり、大きな反響もあった。
MRIでのADのスクリーニングとして海馬萎縮を定量化する方法(VSRAD)がある。AD病理を直接見ることのできるアミロイドPETとの比較を行い、海馬萎縮だけからは十分にADを弁別できないことを示した。VSRADはどこが萎縮しているのかは役立つだろうが、値だけでは難しいといの論文発表をした。
ADは、糖尿病がリスクファクターの一つである。HbA1cが血糖コントロール指標として広く使われているが、平均赤血球年齢の影響を受けてしまう。平均赤血球年齢を赤血球クレアチンから求める方法を開発し、またそれを基にして、ヘモグロビンの糖化速度定数を求めた。論文を発表した。
脳血流SPECTは認知症の診断に使われるが、その脳血流tracerであるIMPを使った新しい脳血流量の定量方法を以前に開発した。そのREICA法は、肺からの洗い出しに影響されない優れた方法であることを示し、論文発表をした。

研究成果

• [雑誌論文] Quantitative Evaluation of 18F-Flutemetamol PET in Patients With Cognitive Impairment and Suspected Alzheimer's Disease: A Multicenter Study (2021)
  • 著者名/発表者名: Matsuda Hiroshi, ... , Kameyama Masashi et al.
  • 雑誌名: Frontiers in Neurology 巻: 11 ページ: 578753
  • DOI: 10.3389/fneur.2020.578753
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Screening of Alzheimer’s disease by facial complexion using artificial intelligence (2021)
  • 著者名/発表者名: Umeda-Kameyama Yumi、Kameyama Masashi、Tanaka Tomoki、Son Bo-Kyung、Kojima Taro、Fukasawa Makoto、Iizuka Tomomichi、Ogawa Sumito、Iijima Katsuya、Akishita Masahiro
  • 雑誌名: Aging 巻: 13 ページ: 1765～1772
  • DOI: 10.18632/aging.202545
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Estimation of the hemoglobin glycation rate constant (2021)
  • 著者名/発表者名: Kameyama Masashi、Okumiya Toshika、Tokuhiro Shinji、Matsumura Yoshihisa、Matsui Hirotaka、Ono Yasuhiro、Iwasaka Tsuyoshi、Hiratani Kazuyuki、Koga Masafumi
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 11 ページ: 986
  • DOI: 10.1038/s41598-020-80024-7
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] A diagnostic strategy for Parkinsonian syndromes using quantitative indices of DAT SPECT and MIBG scintigraphy: an investigation using the classification and regression tree analysis (2021)
  • 著者名/発表者名: Iwabuchi Yu、Kameyama Masashi、Matsusaka Yohji、Narimatsu Hidetoshi、Hashimoto Masahiro、Seki Morinobu、Ito Daisuke、Tabuchi Hajime、Yamada Yoshitake、Jinzaki Masahiro
  • 雑誌名: European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging 巻: 48 ページ: 1833～1841
  • DOI: 10.1007/s00259-020-05168-0
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] 認知症のバイオマーカー臨床に役立つQ&A 3. AIを用いた認知症の早期診断について教えてください (2021)
  • 著者名/発表者名: 亀山征史,亀山祐美,飯塚友道
  • 雑誌名: Geriatric Medicine 巻: x ページ: x
• [雑誌論文] 2030年放射線科はこう変わる! (2021)
  • 著者名/発表者名: 亀山征史
  • 雑誌名: Rad Fan 巻: 19 ページ: 54-56
• [雑誌論文] Comparison of 18F-FDG PET/CT and 67Ga-SPECT for the diagnosis of fever of unknown origin: a multicenter prospective study in Japan (2020)
  • 著者名/発表者名: Kubota Kazuo, ..., Kameyama Masashi et al.
  • 雑誌名: Annals of Nuclear Medicine 巻: 35 ページ: 31～46
  • DOI: 10.1007/s12149-020-01533-z
  • 査読あり
• [雑誌論文] Voxel-based morphometry focusing on medial temporal lobe structures has a limited capability to detect amyloid β, an Alzheimer’s disease pathology (2020)
  • 著者名/発表者名: Kameyama Masashi、Ishibashi Kenji、Toyohara Jun、Wagatsuma Kei、Umeda-Kameyama Yumi,、Shimoji Keigo、Kanemaru Kazutomi、Murayama Shigeo、Ogawa Sumito、Tokumaru Aya M.、Ishii Kenji
  • 雑誌名: Aging 巻: 12 ページ: 19701～19710
  • DOI: 10.18632/aging.104012
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] [123I]-IMP single-photon emission computed tomography imaging in visual snow syndrome: A case series (2020)
  • 著者名/発表者名: Shibata Mamoru、Tsutsumi Kei、Iwabuchi Yu、Kameyama Masashi、Takizawa Tsubasa、Nakahara Tadaki、Fujiwara Hirokazu、Jinzaki Masahiro、Nakahara Jin、Dodick David W
  • 雑誌名: Cephalalgia 巻: 40 ページ: 1671～1675
  • DOI: 10.1177/0333102420950454
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] The REICA method for quantification of cerebral blood flow is less affected by lung washout of [123I] IMP than the graph-plot method (2020)
  • 著者名/発表者名: Maruko Mayumi、Kameyama Masashi、Sakai Jun、Shirasaki Shuichi、Fujiwara Hidetoshi
  • 雑誌名: Annals of Nuclear Medicine 巻: 34 ページ: 757～761
  • DOI: 10.1007/s12149-020-01499-y
  • 査読あり
• [雑誌論文] Head-to-Head Comparison of the Two MAO-B Radioligands, 18F-THK5351 and 11C-L-Deprenyl, to Visualize Astrogliosis in Patients With Neurological Disorders (2020)
  • 著者名/発表者名: Ishibashi Kenji、Kameyama Masashi、Miura Yoshiharu、Toyohara Jun、Ishii Kenji
  • 雑誌名: Clinical Nuclear Medicine 巻: 46 ページ: e31～e33
  • DOI: 10.1097/RLU.0000000000003197
  • 査読あり
• [雑誌論文] Cognitive function has a stronger correlation with perceived age than with chronological age (2020)
  • 著者名/発表者名: Umeda‐Kameyama Yumi、Kameyama Masashi、Kojima Taro、Ishii Masaki、Kidana Kiwami、Yakabe Mitsutaka、Ishii Shinya、Urano Tomohiko、Ogawa Sumito、Akishita Masahiro
  • 雑誌名: Geriatrics & Gerontology International 巻: 20 ページ: 779～784
  • DOI: 10.1111/ggi.13972
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] 核医学のワンポイントアドバイスSPECT:脳 (2020)
  • 著者名/発表者名: 亀山征史
  • 雑誌名: JCR日本放射線科専門医会・医会ニュース 巻: x ページ: x
• [学会発表] 合同シンポジウム1人工知能(AI)と核医学～プロコン形式～ プロの講演:核医学画像をAIが読影・診断できるか? Prosの立場から (2020)
  • 著者名/発表者名: 亀山征史
  • 学会等名: 第60回日本核医学会学術総会
  • 招待講演
• [学会発表] レクチャーマラソン02 PET画像を駆使した脳疾患病態 Brain Pathophysiology Revealed by PET (2020)
  • 著者名/発表者名: 亀山征史
  • 学会等名: 第61回日本神経学会
  • 招待講演
• [学会発表] Cognitive function have a stronger correlation with "Perceived age" than "Chronologicalage" especially in women. (2020)
  • 著者名/発表者名: Umeda-Kameyama Y,KameyamaM, Kojima T, Ishii M, Kidana K, Yakabe M, Ishii S, Urano T, OgawaS, Akishita M.
  • 学会等名: Alzheimer's Association International Conference
  • 国際学会
• [学会発表] Cognitive function have a stronger correlation with "Perceived age" than "Chronologicalage" especially in women. (2020)
  • 著者名/発表者名: Umeda-Kameyama Y,KameyamaM, Kojima T, Ishii M, Kidana K, Yakabe M, Ishii S, Urano T, OgawaS, Akishita M.
  • 学会等名: International Conference on Frailty & Sarcopenia Research
  • 国際学会
• [学会発表] Deep learningを用いた顔写真からのアルツハイマー病弁別能 (2020)
  • 著者名/発表者名: 亀山祐美,亀山征史,深澤誠,飯塚友道,飯島勝矢,田中友規,矢可部満隆,小島太郎,小川純人,秋下雅弘
  • 学会等名: 第39回認知症学会
• [学会発表] 見た目年齢と認知機能の相関における性差 (2020)
  • 著者名/発表者名: 亀山祐美,亀山征史,小島太郎,石井正紀,矢可部満隆,木棚究,宮尾益理子,浦野友彦,小川純人,秋下雅弘
  • 学会等名: 第13回日本性差医学・医療学会学術集会
• [備考] 【プレスリリース】認知機能低下患者の顔を見分けることができるAIモデルの開発
  • URL: https://www.tmghig.jp/research/release/2021/0127.html