| 研究課題/領域番号 |
19K09963
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| 研究機関 | 兵庫医科大学 |
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研究代表者 |
五味 文 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (80335364)
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| 研究分担者 |
岡留 剛 関西学院大学, 理工学部, 教授 (20396120)
荒木 敬士 兵庫医科大学, 医学部, 助教 (30595377)
福山 尚 兵庫医科大学, 医学部, 病院助手 (30814438)
角所 考 関西学院大学, 理工学部, 教授 (50263322)
井村 誠孝 関西学院大学, 理工学部, 教授 (50343273)
小椋 有貴 兵庫医科大学, 医学部, 病院助手 (60817451)
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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 | 中心性漿液性脈絡網膜症 / 加齢黄斑変性 / 画像解析 / ストレス / 脈絡膜 / 変視 / シミュレーション |
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| 研究実績の概要 |
中心性漿液性脈絡網膜症（CSC）は、30－50歳の成人男性に多く発症する黄斑疾患である。従来は予後良好な疾患と考えられてきたが、実際には病気が遷延することによって黄斑が障害され、高度な視力低下をきたす例も少なくない。また近年、CSCが加齢黄斑変性の前駆疾患である可能性も指摘されている。どのようなCSC症例が遷延しやすく、また加齢黄斑変性に移行するのかは明らかになっていない。
本研究の目的は、CSC症例における遷延例、加齢黄斑変性移行例のリスク因子を見出し、早期の介入により更なる病状進展、視力低下を抑制することである。方法として、①眼底画像からのハイリスク症例の抽出、②身的・外的ストレス量と、個人のストレス忍容性の検証、③患者の見え方のシミュレーションから適切な自己チェック法の構築の3つで進めた。
現在方法①については、ハイリスクである脈絡膜肥厚例を眼底写真で抽出することを開始し、画像解析と人工知能の2つの方法でそれぞれ可能であることを見出した。成果は、Scientific Report誌に掲載された。（Komuku Y, et al. Choroidal thickness estimation from colour fundus photographs by adaptive binarisation and deep learning, according to central serous chorioretinopathy status. Sci Rep. 2020 Mar 27;10(1):5640.）。他にもCSCの脈絡膜構造変化について、画像解析を用いて検証中である。
方法②については、ストレスと関連する（HPA）系の分子について、CSC患者における血中濃度を測定し、脈絡膜厚をはじめとする各種パラメーターや重症度との関連を検証している。③については、シミュレーションソフトウェアを試作中である。
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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
眼底写真からハイリスク症例を抽出する試みについては、論文発表を済ませることができた。他の検証についても、着実にデータが得られている。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き症例を収集しながら、必要なデータを集積していく。共同研究先とも定期的にミーティングを持ち、進捗状況をチェックする。
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