Establishment of a prediction model for aneurysm development by mathematical vascular branching pattern classification and vascular travel standardisation.

通过数学血管分支模式分类和血管行程标准化建立动脉瘤发展的预测模型。

基本信息

批准号：
22K07763
负责人：
森菜緒子
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Akita 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

项目摘要

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．

在这项研究中，我们从大规模队列中匹配提取动脉瘤风险组，对动脉瘤风险组、未破裂动脉瘤组和破裂动脉瘤组进行前瞻性成像 MRA 和高分辨率 3D-MRI，目的是创建一个动脉瘤风险组。通过量化分支模式和行程并使用 CFD 评估 WSS 来建立动脉瘤发生预测模型。迄今为止，已经提出了预测动脉瘤破裂的模型，并验证了其准确性，但从症状前状态预测动脉瘤发生的模型却鲜有报道。 17个风险基因位点被确定为与脑动脉瘤相关的基因，据报道吸烟等生活习惯也与之相关，但MRA血管分布作为表型如何影响动脉瘤发生的风险尚不清楚？这是因为 MRA 确定的血管分支模式和路线尚未量化且无法进行比较。我们开发了一种技术来评估血管分支模式和标准坐标上的血管行驶。这项研究是我们的原创工作，探讨了这种血管分支模式和走向如何影响动脉瘤发展的风险。 CFD分析无法反映小血管一直是一个问题。小血管 = 穿支，并且多个穿支从短前交通动脉分支，尤其是在前交通动脉瘤中，被认为会影响动脉瘤的发展。我们的目标是通过使用高分辨率 3D-MRI 成像描绘穿支，使用 CFD 分析来完善 WSS 测量。我们相信，本研究实现的分支模式和血管路线的量化不仅可以应用于预测动脉瘤的发生，还可以用于评估脑梗塞、脑出血和烟雾病的风险。为了创建频率较低的疾病风险群体，我们将使用倾向评分匹配从社区人群队列中提取具有已知风险的动脉瘤风险群体，并前瞻性监测他们的进展。