AIを用いた心臓CTイメージングによる冠動脈硬化の新たな定量的評価システムの構築

基于AI的心脏CT成像构建新型冠状动脉硬化定量评估系统

• 批准号: 22K08216
• 负责人: 中西 理子
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Toho 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-22K08216/
• 关键词: 動脈硬化; 冠動脈疾患; AI（人工知能）; 冠動脈動脈硬化イメ ージング; 心臓CT; 機械学習

冠動脈疾患の予後予測は心血管領域における重要な研究テーマの一つであり、予後改善には高リスクな冠動脈動脈硬化の早期発見と予防、治療介入が必要である。冠動脈動脈硬化イメージングは、血管内超音波検査 (IVUS)もしくは光干渉断層法 (OCT)が一般的であるが侵襲的であるため、冠動脈疾患の予防を目的とした使用には限界がある。一方、心臓CTは実臨床で広く使用されている非侵襲的な検査である。高リスクプラークは心血管イベントの重要因子であるが、心臓CTの定性的高リスクプラークが心血管イベントを起こす頻度は比較的低く、定性評価によるリスク層別の限界も報告されている。近年発表された研究では、心臓CTの定性的高リスクプラーク情報に加え、定量測定で得られた高脂質プラークの総量が心血管イベントと関係する事が報告された。すなわち、心臓CTで定量測定した冠動脈動脈硬化の質や量が重要な予後予測及び治療対象因子となる可能性が初めて示された。このように近年、定性的動脈硬化情報に基づいた従来の心臓CTによる冠動脈疾患の重症度評価および予後予測は、不十分である可能性が示唆されている。そのため、心臓CTで冠動脈の動脈硬化を詳細に定量評価する事が出来れば、重症患者をより正確に層別化できる可能性があると考える。本研究の目的は、心臓CT並びにIVUSもしくはOCTを施行した冠動脈疾患を有する患者に対しAI（人工知能）を用いた冠動脈の定量的動脈硬化の重症度評価を行い、心臓CTによる冠動脈動脈硬化イメージングを用いた新たな重症度の指標を開発する事である。より正確かつ精密に心臓CTによる冠動脈動脈硬化の病態解明をする事が出来れば、一次予防や二次予防にも寄与し、予後改善にも繋がるため、臨床的意義も非常に大きいと考える。

冠状动脉疾病的预后是心血管区域中重要的研究主题之一，并且需要早期检测，预防和治疗干预高危冠状动脉粥样硬化以改善预后。冠状动脉硬化成像很常见，但侵入性，血管内超声（IVU）或光学相干断层扫描（OCT），因此其用于预防冠状动脉疾病的使用受到限制。另一方面，心脏CT是一种非侵入性测试，在实际临床实践中广泛使用。高风险斑块是心血管事件中的重要因素，但是心脏CT中的定性高风险斑块的频率相对较低，并且定性评估也报道了风险分层限制。最近的一项研究报告说，除了有关心脏CT的定性高风险斑块信息外，通过定量测量获得的高脂质牌匾的总量与心血管事件有关。换句话说，首次证明了通过心脏CT定量测量的冠状动脉粥样硬化的质量和数量可能是重要的预后预测和潜在的治疗靶因子。因此，近年来有人提出，基于定性动脉粥样硬化信息，使用常规心脏CT对冠状动脉疾病的严重性评估和预后预测可能不足。因此，如果我们可以使用心脏CT进行定量评估冠状动脉刚度，则可能会更准确地分层重症患者。这项研究的目的是在心脏CT和冠状动脉疾病患者中使用AI（人工智能）定量评估冠状动脉的严重程度，这些患者患有IVUS或OCT，并使用冠状动脉动脉粥样硬化指标使用冠状动脉粥样硬化指标开发新的严重指标。如果我们能够更准确，更精确地阐明通过心脏CT冠状动脉僵硬的病理，它将有助于预防原发性和次要的预防，并会改善预后，因此它将具有极大的临床意义。