先端的脳MRIと疾患進行モデリングを用いた神経変性疾患の進行予測

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大脳皮質基底膜症候群を呈する大脳皮質変性症（CBD-CBS）とリチャードソン症候群を伴う進行性核上性麻痺（PSP-RS）の鑑別は特に初期においては臨床症状や病態が密接に重なるためしばしば困難である。我々はクラスタリングと疾患進行モデリングを統合した新しい教師なし機械学習技術であるSubtype and Stage Inference（SuStaIn）を用いて、横断的データに基づく純粋なCBS患者とPSP-RS患者の脳萎縮の時間的進行パターンの違いを論文化し、昨年度報告した（Saito, Shimoji, et al. Front Neurol. 2022）。当初、令和4~5年度に予定していた次世代的定量MRIや臨床データを用いた脳神経変性疾患の進行パターンの推定の検討を進める予定であった。しかし、利用可能なデータが多施設で取得されたものでありMRI機種や撮像プロトコルが異なるため、疾患による変化と施設間差による影響を分離できない問題があった。まず、この「施設間差による影響を除去（調和）」するため、拡散MRI定量値（拡散テンソルイメージング・神経突起イメージング・diffusion tensor image analysis along the perivascular space [DTI-ALPS]）の調和を検討し、多施設データを用いた場合でも施設間差による影響を除去して、疾患による影響を検出可能であることを示した。本研究の、拡散テンソルイメージング・神経突起イメージングの調和については国内外で報告の上、投稿準備中である（Saito, Shimoji, et al. Nat. Commun. 2023 [予定]）。DTI-ALPSの調和については国内外で報告の上、論文化した（Saito, Shimoji, et al. Jpn J Radiol 2023）。