研究課題/領域番号 |
19K17521
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研究機関 | 京都大学 |
研究代表者 |
山本 絵里香 京都大学, 医学研究科, 医員 (30837670)
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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 | 急性冠症候群 |
研究実績の概要 |
本研究はプラークびらんによる急性冠動脈症候群発症の機序解明を目的とする。令和2年度は、昨年度に引き続き数値流体力学(生体力学的ストレス)解析を中心に研究を進めた。 光干渉断層(OCT)による冠動脈内画像を使用した解析モデルを構築し、オープンソースの血流解析システムであるSimVascularを用いて、冠動脈内のシアストレスとプラークびらんによる急性冠動脈症候群の発症との関連性を解明することを目標としている。数値流体力学解析を行う際には、実際の冠動脈の3Dモデル構築が必要となるため、冠動脈造影画像/CT画像を用いて、回転のかかったOCT画像を補正し、実際の冠動脈の内腔を反映した3Dモデルを作成しなければならない。数値流体力学解析は精度の高い3Dモデルが必要となるため、令和2年度は実際の症例を用いてアルゴリズムを最適化し、より精度の高い3Dモデルの構築をめざした。現在は、適宜アルゴリズムの改訂を行いながら、実際の症例で解析を開始している。また、昨年度生体力学的ストレスの評価の一貫として、プラークびらん症例による急性冠動脈症候群患者を含む、虚血性心疾患患者における微小血管抵抗/冠血流量のデータ測定/収集のためのレジストリーを立ち上げたが、本年度は症例登録を開始し、データ収集を行っている。また、上記研究で使用するOCTデータおよび各種生理学的データの更なる収集のため、単施設のみではなく多施設レジストリーに発展が必要であり、現在倫理委員会への申請など準備を進めている。
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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
昨年度の課題であった、精度の高い3Dモデル構築のためのアルゴリズム開発がほぼ完成しており、現在実際の症例の解析を開始している。また多施設レジストリーへ向けて準備が進められている。
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今後の研究の推進方策 |
引き続き、数値流体力学解析をすすめる。また多施設レジストリーの準備をすすめ、データ収集をすすめる。
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次年度使用額が生じた理由 |
数値流体力学解析に関する研究協力者への支払は、研究の進捗状況などを鑑みて次年度に一括して行う予定である。
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