脳ネットワーク解析を用いた慢性疼痛における下行性疼痛抑制系の検討

2022 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 18K07730
• 研究機関: 順天堂大学
• 研究代表者: 和田 昭彦 順天堂大学, 医学部, 准教授 (90379686)
• 研究分担者: 堀 正明 順天堂大学, 医学部, 客員准教授 (40334867)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 慢性疼痛 / 脳内ネットワーク / 脳MRI / 拡散テンソル画像 / 疼痛関連脳内ネットワーク / 機械学習

研究実績の概要

本研究の目的は、慢性疼痛に関連した脳ネットワークの可視化、とくに下行性疼痛抑制系に関して、症状の重篤度との関連、治療効果の評価およびその事前予測の可能性を追求することである。
これまでの研究にて、140例の慢性口腔内疼痛疾患（舌痛症、口腔異常感症、非定型歯痛）の臨床データおよび頭部MRI画像データを収集。拡散テンソルMRトラクトグラフィを用いた構造的脳ネットワーク解析を用いて、侵害刺激の伝達・処理システムである疼痛関連領域（ペインマトリックス）および、中脳にある中脳中心灰白質（脊髄の疼痛信号入力の抑制）の結合性（コネクティビティ）を検討した。
拡散テンソル（神経線維路）解析、ペインマトリックスのネットワーク解析（グラフ理論解析）、これに機械学習（人工知能技術）を応用したネットワーク隣接行列の認識・分類では、慢性疼痛関連の脳内ネットワーク解析は可能であったが、下行性疼痛抑制系に関しての疾患群と健常者、疾患内での病型・臨床経過の分類に到達できず、新たな技術としてRelational graph convolution network(R-GCN)を導入して、舌痛症と非定型歯痛の識別の精度向上を試みた。脳構造ネットワークのGCNによる舌痛症と非定型歯痛の識別精度は、大脳のみを対象とした場合0.65、PAGを加えると0.72に向上した。さらに病型識別の精度向上を目指して、新たな評価・解析方法を模索中である。なお、本研究の遂行過程で会得した画像認識・機械学習モデル構築の技術・経験をもとにいくつかの医用画像の機械学習に関する研究・報告を行っている。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

昨年、本研究の結果を学会報告する予定であったが、研究協力者の所属施設での倫理委員会での申請内容の確認、修正申請とその認可の手続きが必要となり、共同研究者間で協議を行った結果、審査結果が出ていない状況での学会での報告は見送ることになった。
研究経過としては昨年に引き続きコロナ禍の影響もあり、非疾患（健常コントロール）群のデータ収集が困難との状況は変わらず、疾患群内での特徴分類について、脳全体ネットワークを対象とする従来方式から疼痛関連脳内ネットワークにターゲットを絞る、ネットワーク内の接続の重み（アテンション）に着目した解析方法（重み付けグラフニューラルネットワーク）のトライアル、他の新たな形跡方法の模索を行っているが、現時点で従来検討を大きく超える結果に至っていない。最終年度はこれまでの検討経過・研究内容の詳細、現状を踏まえた内容で本年中に学会報告を行う予定である（第52回日本核磁気共鳴医学会への演題登録、発表を予定している）。

今後の研究の推進方策

舌痛症、口腔内異常感、三叉神経痛、歯科疾患などの臨床分類に基づいて、脳内ネットワークの疾患群内での特徴分類について、脳全体ネットワークを対象とする従来方式から疼痛関連脳内ネットワークにターゲットを絞る、ネットワーク内の接続の重み（アテンション）に着目した解析方法（重み付けグラフニューラルネットワーク）のトライアル、他の新たな形跡方法の模索を行っているが、現時点で従来検討を大きく超える結果に至っていない。最終年度はこれまでの検討経過・研究内容の詳細、現状を踏まえた内容で本年中に学会報告を行う予定である（第52回日本核磁気共鳴医学会への演題登録、発表を予定している）。

次年度使用額が生じた理由

当初予定していた学会報告を、検討内容の見直し、再評価のため見合わせることになったため、予定していた当該出張費の出費を行わなかった。次回学会出張費として使用可能でなければ、返還について施設事務担当者と相談いたします。

研究成果

• [雑誌論文] Automation of a Rule-based Workflow to Estimate Age from Brain MR Imaging of Infants and Children Up to 2 Years Old Using Stacked Deep Learning (2023)
  • 著者名/発表者名: Akihiko Wada, Yuya Saito, Shohei Fujita, Ryusuke Irie, Toshiaki Akashi, Katsuhiro Sano, Shinpei Kato, Yutaka Ikenouchi, Akifumi Hagiwara, Kanako Sato, Nobuo Tomizawa, Yayoi Hayakawa, Junko Kikuta, Koji Kamagata, Michimasa Suzuki, Masaaki Hori, Atsushi Nakanishi, Shigeki Aoki
  • 雑誌名: Magnetic Resonance in Medical Sciences 巻: 1 ページ: 57-66
  • DOI: 10.2463/mrms.mp.2021-0068