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2016年度は、PETアミロイドイメージングの定量性改善のためのアルゴリズムの確定、アルツハイマー病(AD)進行に対する統計モデルの検討、ADモデルの医学的妥当性を検討するための、タウタンパク質蓄積量の定量化手法の検討を進めた。
PETアミロイドイメージング定量アルゴリズムの確定については、その再現性を評価した。本課題の下で開発している参照領域自動設定アルゴリズム(AutoRef)について、86例の臨床データを使用した評価を行った結果、Aβの定量値であるBPNDの変動において0.4(p>0.95)以下であることが明らかになった。この値は、Aβ蓄積の陰性陽性を鑑別するために読影で使用されている閾値と同程度であることから、AutoRefは臨床的に再現性を確保していると言える。以上より、ADの早期診断において、その病因であるAβの中枢神経系への蓄積量に関する定量値を与える点でADの診断に対して重要な情報を提供し得ると期待されるPETアミロイドイメージングについての測定手法が確定した。
続いて、FDG-PETによる脳局所の活動量、MRIからの脳局所の萎縮評価を併用した、AD進行に係る統計モデルを検討した。特にBPNDについては、生理学的に減少することがないという生理学的な先験情報を加味した特徴量抽出のために、sparse nonnegative matrix factorization法を適用したところ、2次元への縮約が有効であり、且つそのうち一つの重み係数が、ADの進行をよく反映しているという結果が得られたことから、現在症例個別の検討を通して、その医学的な有効性の検討に進めている。
タウイメージングについては、健常例に対する撮像を開始するに至り、タウタンパク質の蓄積量に対する定量解析手法の検討を進める環境を構築した。
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