| 研究課題/領域番号 |
19H01084
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
新井 哲明 筑波大学, 医学医療系, 教授 (90291145)
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| 研究分担者 |
田中 喜代次 筑波大学, 体育系, 名誉教授 (50163514)
笹井 浩行 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 (60733681)
西村 雅史 静岡大学, 情報学部, 教授 (60740363)
根本 清貴 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (80550152)
根本 みゆき 筑波大学, 医学医療系, 講師 (80754316)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 行動特徴 / 軽度認知障害 / アルツハイマー病 / 早期スクリーニング / タウPET / バイオマーカー / AI |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、種々のバイオマーカーや神経心理検査と相関する行動特徴を同定し、日常生活及び臨床現場の双方で利用可能な非侵襲で簡便な認知症早期スクリーニング手法を新規に定式化することを目的としている。そのために、①軽度認知障害 (mild cognitive impairment: MCI) 及びアルツハイマー病 (Alzheimer’s disease: AD) のスクリーニング研究に関するメタ解析による行動候補の絞り込み、②バイオマーカーと臨床検査中・日常生活中の行動データの新規収集、③バイオマーカーと相関する行動特徴の同定、④行動とその特徴セットをスクリーニング手法として定式化、の４つの課題を設定し検討した。
その中で、本年度は課題②～④に取り組み、以下の成果を得た。まず課題②について、１～２年目に得られた実験データの予備的な解析結果に基づき、高齢者102名から日常生活中の行動データ収集を行った。COVID-19感染拡大の状況の中、十分な解析に足る質の高いデータを得ることができ、貴重な知見の基礎を得た。
課題③については、バイオマーカーのうち特にタウPETにおいて、国際的に注目度の高い最先端のPETプローブ（[18F]PM-PBB3）による撮像を高齢者41名に対して実施することができ、現在AI及び機械学習を用いた多角的解析に着手している。
課題④については、上記によって得られた成果を総合し、行動データを用いた簡便な認知症早期スクリーニング手法としての定式化を行った。具体的には、日常生活動作から得られる歩行、音声、描画などの行動データを、AI技術を用いて特徴量を抽出し組み合わせることでスクリーニングモデルを構築した。その結果、MCI及びADを、90%以上の高い精度で正常対照と識別できることが明らかとなった。
これらの研究成果を、英文原著論文4編および国内書籍１編として発表した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3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 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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