人工知能による予後予測精度の高い早期変形性膝関節症診断基準作成にむけた疫学研究

流行病学研究旨在利用人工智能创建具有高预后预测准确性的早期膝骨关节炎诊断标准

基本信息

批准号：
22K10522
负责人：
佐々木英嗣
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Hirosaki University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K10522/
关键词：
変形性膝関節症早期疫学機械学習 MRI

项目摘要

岩木健康増進プロジェクト健診では、平成19年度から変形性膝関節症(膝OA)の調査を施行しているが、本研究は早期膝OAに着目し疫学調査を進めてきた。早期膝OAは女性での有病率が高いことに加え、進行期OAの有病率が急増する60歳台の直前に当たる50歳台での有病率が最も高く、20%に至ることを明らかにした(Sasaki E, KSSTA 2020)。MRIを用いた調査ではX線学的変化のない膝であっても早期OAに該当する人では滑膜炎や骨髄病変、半月板病変の有病率が高く、痛みに強く関係していた(Ota S, Sci Rep 2021)。特に骨髄病変を有する例では全身骨密度が低く、高骨代謝回転を示しており、骨粗鬆症との新たな関連を示すことができた(Ota S, Arthritis Res Ther. 2019)。さらに下肢アライメントとの関連をみても脛骨内側高原の局所内反が強い骨形態が骨髄病変のリスクとなっていた(Ishibashi K, KSSTA 2021)。一方滑膜炎に注目すると、早期OAにおける滑膜炎の程度をMRIおよび血液データより証明した(Ishibashi K, Sci Rep 2020)。半月板病変に関してはこれまで超音波を用いた評価を継続して行ってきたが、内側半月板が4mm以上内側に逸脱している群では5年後にOAを発症・進行するリスクが高いことを明らかにした(Chiba D, Euro Radiol. 2020)。Biomarkerに注目した解析では女性の卵巣加齢マーカーの一つである抗ミュラー管ホルモンが閉経移行期女性における早期OAの予測マーカーになることを報告した(Sasaki E, Sci Rep 2021)。現在も各側面から、機械学習を用いた縦断解析を目標に調整を行っている。

自2007年以来，Iwaki Health促进项目健康检查已进行了一项有关膝盖骨关节炎（膝关节）的调查，但这项研究集中于早期的膝盖OA，并进行了流行病学调查。除了女性早期膝盖OA的高患病率外，高级OA的患病率在50年代，即60年代之前，当时OA的患病率突然增加了20％（Sasaki E，KSSTA 2020）。 MRI研究表明，即使没有放射学变化的膝盖也具有早期OA患者的骨髓病变，骨髓病变和弯月炎病变的较高患病率，并且与疼痛密切相关（OTA S，SCI REP 2021）。特别是，在骨髓病变的情况下，整体骨密度低，骨骼更新高显示与骨质疏松症有了新的关联（OTA S，关节炎，2019年）。此外，当观察与下肢比对的关联时，胫骨内侧高原局部变化较强的骨形态有骨髓病变的风险（Ishibashi K，KSSTA 2021）。另一方面，当关注滑膜炎时，MRI和血液数据证明了早期OA中滑膜炎的程度（Ishibashi K，Sci Rep 2020）。到目前为止，已经对超声评估进行了，但据透露，在半月板的组中，内侧偏斜至4毫米或更多的内侧，在5年后发生OA的高风险（Chiba d，chiba d，Euroradiol。2020）。一项针对生物标志物的分析报道说，抗肿瘤激素是女性卵巢时代的标志之一，是过渡期妇女早期OA的预测标志（Sasaki E，Sci Rep 2021）。目前，我们正在使用机器学习作为我们的目标进行调整到纵向分析。