2023 年度研究成果報告書

脳画像を用いた神経病理学的な知見を統合したアルツハイマー病診断法の開発・評価

研究課題

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研究課題/領域番号	21K18097
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分90140:医療技術評価学関連
研究機関	福島県立医科大学
研究代表者	三輪建太福島県立医科大学, 保健科学部, 教授 (40716594)
研究期間 (年度)	2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード	アミロイドPET / タウPET / ATN / deep learning
研究成果の概要	アルツハイマー病（AD）の病理学的特徴に基づくAT(N)分類が提唱され、正確な病態把握が期待されている。本研究では、脳画像を用いた定量的なAT(N)分類法を開発した。アミロイドPET画像はCentiloid scale (CL)、タウPET画像はCenTauR、MRI画像はHippocampal Ratioを用いて評価する。Deep learningでCLを自動算出する手法を開発した。タウPETのCenTauRは小脳皮質を参照領域とし、MR画像は79領域に分けた体積からHippocampal Ratioを算出した。各指標のカットオフを決定し、定量的AT(N)分類と臨床診断の高い対応が示された。
自由記述の分野	核医学技術
研究成果の学術的意義や社会的意義	本研究でアルツハイマー病（AD）の定量評価法を提案し、ADの病態把握における精度向上が期待される。学術的意義として、標準化されたバイオマーカーの導入により、AD研究の再現性と信頼性が向上させる可能性がある。社会的意義として、提案した標準化された定量的AT（N）分類により、AD診断における異なる施設や研究間での画像データの直接的な比較・解釈、縦断的な評価、正常例と異常例の正確な閾値の定義が可能となり、早期診断や治療の改善に寄与する。