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。

在Iwaki Health促进项目医学检查中，自2007年以来就已经进行了骨关节炎（膝盖OA）的调查，但这项研究一直集中在早期的膝盖OA上，并且一直在进行流行病学调查。早期的膝关节OA的疾病率最高，而50年代的疾病率是50年代最高的，即在60岁之前，该进步期间的病率迅速增加，达到20％。根据使用MRI的调查，即使那些不改变X射线的人也患有较高的朝圣性炎，骨髓病变和半月病的疾病率，并且与疼痛密切相关（疼痛）。 2021）。尤其是在骨髓病变的情况下，显示了一般的骨密度，显示了高骨代谢，并表明了与骨质疏松症有了新的关系（OTA S，关节炎Resther。2019）。此外，即使与下肢比对的关联是胫骨内胫骨的骨形形式，也是胫骨内部的局部爬虫的风险（Ishibashi k，KSSTA 2021）。另一方面，专注于膜炎，从MRI和血液数据证明了早期OA的生殖器炎程度（Ishibashi K，SCI REP 2020）。关于半月板病变，我们继续评估超声波，但是在内部男子板偏离4毫米或更多内部的人群中，有5年的OA存在很高的风险揭示（Chiba d，欧洲Radiol。2020）。一项针对生物标志物的分析报告说，抗肿瘤激素是女性卵巢老化标记物之一，将是一半过渡妇女的早期OA预测标记（Sasaki E，Sci Rep 2021）。当前，我们正在基于垂直分析进行调整，该垂直分析使用来自各个方面的机器学习。