AIと神経生理データの癒合による咀嚼障害の治療とALS診断バイオマーカーの開発

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 21K17088
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分57060:外科系歯学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 関 壮樹 大阪大学, 大学院歯学研究科, 助教 (60755081)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: ALS / 筋萎縮性側索硬化症 / 三叉神経中脳路核 / 一次感覚神経 / 咀嚼障害 / 電気生理学

研究成果の概要

筋萎縮性側索硬化症 (ALS)において、① 咀嚼障害がどのように現れるのか、人工知能（AI）を用いた咀嚼行動の検討を行った。さらに、② 咀嚼を制御する一次感覚ニューロンの異常がどのように推移するのか、電気生理学的な検討を行った。①において、ALSモデルマウスの咀嚼行動をビデオカメラで撮影、AIを用いて咀嚼サイクルを自動検出したところ、ALSモデルマスでは野生型マウスと比較し、12週齢頃より咀嚼サイクルが有意に延長することがわかった。②においては現在、咀嚼を制御する一次感覚神経の電気生理学的検討を行い、成熟期のALSモデルマウスにおいても異常な発火活動と基本膜特性の変調を認めた。

自由記述の分野

ALS

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究で開発した人工知能 (Artificial Intelligence; AI)　による咀嚼障害鑑別モデルを用いて、ALSモデルマウスで咀嚼障害を検出することができた。同時に三叉神経系ニューロンの発火異常を神経生理学的手法により確認、ALS咀嚼障害の原因を解明し、今後脳内生理活性物質によるALS治療法の考案につながる可能性がある。さらに、ALS患者の咀嚼運動を観察し、咀嚼障害鑑別AIを発展させ、現在早期発見が困難なALS診断バイオマーカーの開発を行うことを目的としている。