| 研究課題/領域番号 |
22K09120
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
錦見 満曉 広島大学, 医系科学研究科(医), 助教 (00816118)
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| 研究分担者 |
志馬 伸朗 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (00260795)
高橋 邦彦 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 教授 (50323259)
大下 慎一郎 広島大学, 医系科学研究科(医), 准教授 (50508132)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | ECMO / ARDS / 急性呼吸窮迫症候群 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は、VV-ECMOによる管理を要する急性呼吸窮迫症候群 (Acute Respiratory Distress Syndrome; ARDS)の患者を対象として、①胸部CT画像を含む一般的な臨床所見，血液検査所見，VV-ECMO導入後に施行された様々な治療法(ステロイド療法，腹臥位療法などの有無)についての情報を集約する全国データベースを構築し、②VV-ECMO導入前の胸部CT画像，および臨床情報から，治療反応性良好群/不良群，予後良好群/不良群のphenotypeを予測するAIアルゴリズムを発明すること、を目的としたものである。
令和5年度では、申請者が構築したVV-ECMO管理を必要とした超重症急性呼吸不全患者の全国多施設胸部CT画像データベースのプラットホームを利用して、実際に本研究に参加を表明した施設のデータ(日本のECMO管理に習熟した24施設)を収集した。
この構築したデータベースはECMO管理を必要とした超重症呼吸不全患者の胸部CT画像および、年齢や性別などの患者基本情報、ECMO管理中の詳細な臨床情報、生命予後に関するデータを含むものであり、上述した研究計画の①にあたる。最終的におよそ700人の患者データを収集することができ、国際的にも前例のないVV-ECMOに関するデータベースを構築できた。構築したデータベースに関しては、国際学術雑誌にその概要を報告した。
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| 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
当初の想定よりもデータベースが大規模になり、国際的学術価値が高まったため、研究成果を報告する必要が生じ、アルゴリズム開発に関しては令和5年度までに完了できなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
構築したデータベースを利用して個別化治療戦略につながる型分類をおこなうAIアルゴリズムの開発を目指している。
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