| 研究課題/領域番号 |
19H01175
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
和田 成生 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (70240546)
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| 研究分担者 |
武石 直樹 大阪大学, 基礎工学研究科, 助教 (30787669)
大谷 智仁 大阪大学, 基礎工学研究科, 講師 (40778990)
伊井 仁志 首都大学東京, システムデザイン研究科, 准教授 (50513016)
渡邉 嘉之 大阪大学, 医学系研究科, 特任教授(常勤) (20362733)
石田 駿一 神戸大学, 工学研究科, 助教 (80824169)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 全脳循環モデル / 計算力学シミュレーション / 脳血流 / 脳脊髄液流れ / 脳微小循環 / 物質輸送 |
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| 研究実績の概要 |
全脳循環代謝動態を理解するために，今年度は医用画像に基づく全脳循環モデルの構築と脳内における代謝輸送の基礎モデルの構築を行い，下記の成果が得られた．
１．医用画像に基づく全脳循環モデルの構築
全脳循環代謝シミュレーションに向け，脳血管の階層性と空間充填特性を考慮した血管生成の数理アルゴリズムを開発し，患者個別の医用画像から取得できる主要脳血管と脳皮質の形態データに基づいて，全脳レベル脳血管モデルを構築した．大脳表層までの動脈および静脈の経路構造にし，本モデルデータと複数の既存実測データを比較したところ，提案モデルの妥当性を示すことができた．得られた全脳血管モデルに対して，各血管内の流れをハーゲンポアズイユ流れと仮定する集中定数モデルを適用し，全脳レベルの血流解析から脳皮質空間に分布する血圧分布を求められるようにした．さらに，脳皮質を均質な多孔質体と仮定し，得られた脳皮質内血圧分布から大域的な脳間質液流れを表現することに成功した．これらのモデルを用いたシミュレーションにより，脳内の血流分布や血圧分布は，個人毎に異なる主要脳血管の形態や側副血行路の発達度合いによって影響を受けることを明らかにした．
２．脳内代謝輸送の基礎モデルの構築
脳血管内の血液から周辺組織への酸素および代謝基質物質を理解するために，脳微小循環と周辺組織の理想化モデルを構築し，間質液流れの影響を考慮した流れと拡散により，分子量が異なる物質輸送には異なる輸送メカニズムが存在する可能性が示唆された．また，酸素輸送に関しては，脳微小循環における個々の血球流動と酸素輸送及び組織の酸素代謝反応を考慮した計算力学でモルを構築し，血球の流動，変形と酸素輸送を統合したマルチフィジックス解析が可能になった．これにより，毛細血管の直径がある程度異なっても血球流動により血流量および酸素供給が均一に調整されることが示された．
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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
本年度は当初の予定通り，全脳循環モデルの構築と脳内物質代謝輸送の基礎モデルの構築を行った．全脳循環モデルに関してはその基礎特性を調べるとともに，これまでに報告されている解剖学的データと比較し，その妥当性を示すことができた．このような全脳レベルの血液循環モデルはこれまでに報告例がなく，この成果を学術論文にまとめ国際誌に投稿することができた(PLOS Computational Biologyに掲載） ．また，CTやMRIで計測される患者個別の主要脳血管の形態を取り入れることにより，脳血流のシミュレーション結果を画像化し，診断に用いられる医用画像の情報として還元できることを示した．こうした成果を医学系の学会でも報告し，多くの医療関係者の注目を集め，高い評価を得ている．脳内の循環代謝に関しても当初の予定通り，これまでに考慮されてこなかった赤血球の流動，変形を考慮したモデル化が完了し，マウス脳で計測された脳微小循環の実形状を用いて計算解析が行える段階まで研究を進めることができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度からは，構築したモデルを用いて，全脳レベルの血流動態の解析を行い，脳主要動脈形態の個人差の影響さらに大規模血流解析を行うために必要な次元統合血流解析のための基本特性を調べる．また，脳梗塞時における側副血行路の役割について調べ，その効果を明らかにする．また，近年，脳内の物質輸送，代謝，排出において，脳血液循環と脳間質，脳脊髄液流れとの連立関係が注目されてきたことから，脳微小循環のメゾスケールから全脳循環のマクロスケールに至る血液循環とそこから浸出する脳間質液・脊髄液の流れ、それに伴う物質輸送を記述する階層統合モデルを構築し、脳内空間場における水動態の物理的連立関係を計算力学シミュレーションにより明らかにする．さらに，医用画像から得られる計測データと同化させ，アルツハイマー病や頭部外傷，脳出血とも深く関係する脳排液メカニズムの解明を目指す．
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