心不全患者の予後を心筋病理組織画像から機械学習で予測する

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K17596
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分53020:循環器内科学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 土肥 智晴 大阪大学, 医学部附属病院, 特任助教 (90838137)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 心不全 / 病理標本画像 / 機械学習 / 予後

研究成果の概要

心不全に対する薬物治療に反応し、心機能が改善する（リバースリモデリング）かどうかを心不全患者の心筋病理組織標本画像から、機械学習を用いて予測するモデルを構築することを本研究の目的とした。結果として、心不全80例より得られた心筋病理組織標本画像からのみではその予後を予測することは困難であった。しかしながら、対象の選別、画像前処理の追加、新たな機械学習モデルの導入など改善の余地があり、課題解決の可能性がある。

自由記述の分野

医学

研究成果の学術的意義や社会的意義

今回用いた1症例から得られた画像を分割して評価する方法では予後を予測することは困難であり、これはリバースリモデリングを阻害する不可逆的な心筋障害は全体に生じているのではなく、ある部分にのみ生じている可能性を示唆し、現在機序不明なリバースリモデリングの病態解明に寄与するものと考えられる。