| 研究課題/領域番号 |
19H01137
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
加藤 昇平 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70311032)
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| 研究分担者 |
渡辺 宏久 藤田医科大学, 医学部, 教授 (10378177)
赤津 裕康 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (00399734)
高野 映子 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 研究所 健康長寿支援ロボットセンター, 研究員 (60778637)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 認知症スクリーニング / 医療・福祉サービス / 発話音声・脳血流解析 / 前頭側頭葉変性症 / パーキンソン病 / 地域多様性 |
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| 研究実績の概要 |
本申請研究課題では、高齢者の発話音声ならびに認知課題遂行時の脳血流データを解析することで認知症の臨床診断ラベルと高い一致度を持つ認知症の早期スク リーニングの基本原理と基礎アルゴリズムを発展させることで、認知機能障害の疾患・地域多様性の横断的研究を展開する。2022年度は、以下の研究を実施した。
疾患多様性の研究項目においては、新しい神経変性疾患として、レビー小体型認知症と病理の連続性が指摘されているパーキンソン病（PD）が研究対象として加えられた。研究分担者および連携研究者の協力の下、藤田医科大学病院にて臨床データと音声記録を収集した。２０２２年度はHC９４、PD106（パーキンソン病８１、大脳皮質基底核変性症８、多系統萎縮症１７）の計２００名の臨床データが収集された。PDは、発声や構音に運動障害を伴うケースが多いため、WAB失語症検査における復唱・音読課題１６題の回答音声を解析した。音響的特徴、言語的特徴、時間特徴をそれぞれ抽出・ 分析し、発話１６課題別に構築した弱学習モデルに対してアンサンブル学習を実装することで、PDの検出モデルを試作した。
地域多様性の研究項目としては、高齢者の日常生活の記録からフィジカルフレイルのリスクを検出することを目的として、加速度データを使用したフレイル・サルコペニアのリスク要因である低筋力状態を推定するモデルを構築した。具体的には、名古屋市鳴子地区、豊田市足助地区、豊橋市の地域在住高齢者を対象に３軸加速度センサーを足首部位に装着した歩行運動から、歩行特徴量と用いた身体的虚弱状態を検出するシステムを試作した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
臨床データの採取に欠かせない認知症専門医療機関との連携はうまく進んでおり、前頭側頭葉変性症(FTLD)および神経変性の原因蛋白として病理の連続性が指摘されている筋萎縮性側索硬化症(ALS)の高品質な臨床データが収集できている。加えて、今年度からはレビー小体型認知症と病理の連続性が指摘されているパーキンソン病（PD）の臨床データの収集にも着手できた。また、研究分担者との定期的な進捗報告や議論が実施できており、チーム体制で研究課題に取り組むことができている。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究は、高齢者医療の専門医療機関、および、認知症専門医、言語・聴覚の評価と機能回復のスペシャリスト、ならびに、高齢者の協力が欠かせない。今後も、これらの連携機関・実験協力者と蜜にコミュニケーションを取り、研究を円滑・効率的に進めてゆきたい。
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