認知症発症を予測するAI画像診断の多因子拡張による認知症予防システムの開発

通过扩展多因素人工智能图像诊断来预测痴呆症的发病，开发痴呆症预防系统

• 批准号: 22K12864
• 负责人: 長井 篤
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Shimane 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 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12864/
• 关键词: 認知症予知; AI; 認知症予防; MRI; リピドミクス; 口腔内細菌; 脳卒中

本研究の目的として、脳ドック健診システムのデータベースを活用して、認知症の予知・予防を行えるかどうか検証する。当教室でartificial intelligence (AI)による深層分析で脳萎縮をMRIで分析し、3年後の認知症に移行する確率を予測するシステムを開発した (Nakagawa et al. Brain Commun 2020)。本研究では、このシステムと脳ドックデータを活用して脳血管障害発症と認知症に寄与する因子を明らかにし、予知予防に貢献する。脳ドックデータに、プロテオミクス・リピドミクス解析、口腔内・腸内フローラ解析データを組み合わせて、新規の発症予測バイオマーカーを開発する。脳卒中発症についてリスクファクターが明らかとなっているが、縦断的データで重み付けがされた研究は少なく、発症予防対策ができていない現状がある。2022年度の研究実績として、過去の脳ドックの縦断的データを解析することで、脳卒中発症に寄与する因子を同定し、脳卒中発症予測を行った。この成果により健常人が将来脳卒中を発症する確率を予測できるため、早期介入による予防が期待できる。今後、この指標をさらに検証し、脳ドック健診での生活指導に役立てていく計画である。近年、口腔内細菌・腸内細菌が全身の免疫状態に作用したり、直接血中に移行することで、全身疾患の発症に関与することが推測され、研究が行われている。そこで、本年度は脳ドック受検者の唾液採取を行った。次世代シークエンサーで16S-RNA gene解析により口腔内細菌叢を分析し、脳動脈硬化因子、頭部MRIの虚血性変化との関連性について解析予定である。さらに、本プロジェクトでは、血中リン脂質と認知機能、脳萎縮との関連性についても検証する予定である。脳は脂質に富む組織であり、認知症と脳内脂質の変化の関連性が推測されるため、結果が期待される。

这项研究的目的是使用大脑检查健康检查系统的数据库来验证是否可以预测和预防痴呆症。在我们的课堂上，我们使用人工智能（AI）深入分析了MRI分析了脑萎缩，并开发了一个系统，该系统可预测3年后的痴呆症概率（Nakagawa等人的脑社区2020年）。这项研究使用该系统和大脑检查数据来阐明有助于脑血管疾病和痴呆症的发展的因素，从而有助于预防预测。通过将大脑DOC数据与蛋白质组学和脂肪组学分析数据以及口腔内和肠内植物群分析数据相结合，将开发出一种新的预测生物标志物。已经揭示了中风发作的危险因素，但是很少使用纵向数据对研究进行加权，并且尚未实施防止症状发作的措施。由于2022年的研究结果，我们分析了大脑检查的过去纵向数据，以确定有助于中风开始并预测中风的因素。该结果可以预测健康个体将来发展中风的可能性，并可以通过早期干预来预期。将来，我们计划进一步检查此指标，并使用它来帮助您在大脑检查期间的日常生活中指导您。近年来，已经进行了研究，并且据推测，口腔和肠道细菌可以对免疫系统作用并直接转移到血液中，从而导致它们参与了系统性疾病的发展。因此，今年我们从大脑检查检查员那里收集了唾液。将使用下一代序列使用16S-RNA基因分析对口腔菌群进行分析，将分析大脑动脉硬化因子与头部MRI缺血性变化之间的关联。此外，该项目还将检查血磷脂，认知功能和脑萎缩之间的关系。大脑是富含脂质的组织，猜测痴呆症与脑脂质变化之间的关系，因此可以预期结果。

项目成果

Development of a stroke risk score with MRI asymptomatic brain lesions attributes to evaluate prognostic vascular events

利用 MRI 无症状脑损伤属性制定中风风险评分，以评估预后血管事件

• DOI: 10.1016/j.jns.2023.120642
• 发表时间: 2023
• 期刊: Journal of the Neurological Sciences
• 影响因子: 4.4
• 作者: Iwasa Kenichi;Onoda Keiichi;Takamura Masahiro;Takayoshi Hiroyuki;Mitaki Shingo;Yamaguchi Shuhei;Nagai Atsushi
• 通讯作者: Nagai Atsushi