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2022 年度 実施状況報告書

数理的血管分岐パターン分類と血管走行標準化による動脈瘤発生予測モデルの確立

研究課題

研究課題/領域番号 22K07763
研究機関秋田大学

研究代表者

森 菜緒子  秋田大学, 医学系研究科, 教授 (90535064)

研究分担者 麦倉 俊司  東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 教授 (20375017)
太田 信  東北大学, 流体科学研究所, 教授 (20400418)
安西 眸  東北大学, 流体科学研究所, 助教 (50736981)
北村 洸  東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 非常勤講師 (50901310)
研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
キーワード動脈瘤 / MRI / MR angiography / 脳動脈瘤関連遺伝子 / 血管走行
研究実績の概要

本研究では,大規模コホートからの動脈瘤リスク群マッチング抽出を行い,動脈瘤リスク群,未破裂動脈瘤群,破裂動脈瘤群に対しMRA,高解像度3D-MRIを前向きに撮像し,MRA血管分岐パターン・走行の定量化, CFDによるWSS評価を行うことで,動脈瘤発生予測モデルを作成することを目的とする.
これまで,動脈瘤破裂予測モデルが提案され,その精度が高いことが検証されてきたが,未病からの動脈瘤発生予測モデルに関する報告は少ない.脳動脈瘤関連遺伝子として17のリスク遺伝子座が同定され,さらに喫煙などの生活習慣が関連することが報告されたが,表現型としてのMRAの血管走行がどのように動脈瘤発生リスクに寄与しているのかは知られていない.MRAによる血管分岐パターンや走行が定量化されておらず,比較できないためである.我々は,血管分岐パターンと標準座標上の血管走行を評価する技術を開発した.この血管分岐パターン・走行がどのように動脈瘤発生リスクに寄与するかを検証する本研究は我々の独創である.CFD解析では細い血管を反映できていないことは従来問題とされてきた.細い血管=穿通枝であり,とくに前交通動脈瘤では短い前交通動脈から穿通枝が複数分岐していることが,動脈瘤の発生に影響していると考えられる.我々は高分解能3D-MRI撮像による穿通枝描出によってCFD解析によるWSS測定の精密化をはかる.本研究による分岐パターン・血管走行定量化は,動脈瘤発生予測だけでなく,脳梗塞,脳出血,もやもや病等の脳卒中リスク評価にも応用可能と考える. 頻度の低い疾患リスク群を作成するために,地域住民コホートから,既知のリスクを持った動脈瘤リスク群を傾向スコアマッチングにより抽出し,前向きに経過観察する.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

大規模地域住民コホートから既知のリスクファクターにより動脈瘤リスク群を層別化する部分が遅れている.

今後の研究の推進方策

病院未破裂動脈瘤症例,破裂動脈瘤症例に絞って行う.

次年度使用額が生じた理由

大規模地域住民コホートから既知のリスクファクターにより動脈瘤リスク群を層別化する部分が遅れているため.

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公開日: 2023-12-25  

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