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2023 年度 研究成果報告書

深層学習とマルチトレーサーを活用した心外膜下脂肪の次世代病態イメージングの開発

研究課題

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研究課題/領域番号 21K08127
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分53020:循環器内科学関連
研究機関広島大学

研究代表者

北川 知郎  広島大学, 医系科学研究科(医), 講師 (70633709)

研究分担者 檜垣 徹  広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (80611334)
立神 史稔  広島大学, 病院(医), 講師 (90411355)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード心外膜下脂肪 / イメージング
研究成果の概要

心臓手術前のCT画像解析と術中に採取した心外膜下脂肪組織(EAT)の組織学的解析を通し、EATにおける炎症、石灰化基質の発現が大動脈弁石灰化に関わっていること、EATの分子生物学的変性の臨床的サロゲートとしてCT値を用いたイメージングマーカーが活用できる可能性を見出した。
一方、PET用バイオトレーサー18F-フッ化ナトリウム(18F-NaF)の冠動脈プラークにおける集積が冠動脈イベントの予測指標として有用であることを示し、冠動脈プラークのNaF信号が近傍EATのCT値上昇(炎症亢進)と相関することから、CTとPETを用いた新たな病態イメージング評価法の構築に繋がる知見を得た。

自由記述の分野

循環器内科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では、心外膜下脂肪組織(EAT)における炎症や石灰化という性質が大動脈弁石灰化の進展に密接に関わっており、大動脈弁狭窄症などの大動脈弁疾患の進展にEATが関与している可能性を示した。また、そのようなEATの病的な性質を知るための臨床指標として、CT値を用いたイメージングマーカーが活用できる可能性を示した。さらに、新たな試薬によるPET検査が重大な冠動脈疾患の予測に有用である可能性を示し、CTとPETを組み合わせた新たな循環器画像検査法を提唱した。

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公開日: 2025-01-30  

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