Development of next-generation imaging for assessing the pathophysiology of epicardial adipose tissue using deep learning and multi-tracer

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昨年度から引き続き、開胸心臓手術症例における画像解析および心外膜下脂肪組織(EAT)の採取と組織学解析、データ収集を進めている。令和4年度末までに計40症例を登録済みであり、基本情報のデータベース化、深層学習アルゴリズムを用いたCT再構成画像による冠動脈、弁膜、EAT解析、採取検体の各種免疫染色を実施している。現在、大動脈弁硬化（石灰化）のCT画像パラメータとEATにおける炎症促進マクロファージ、石灰化基質発言との関連性を検討中であり、次年度中の学会発表および論文作成を目指している。新規バイオトレーサーによる病態イメージング研究については、活性化した石灰化病変を標的化する18F-フッ化ナトリウム(18F-NaF)PETの長期予後における有用性について解析を進めた。18F-NaF PETが施行された40症例を対象として、PET撮像後5年間における主要冠動脈イベント（心臓死、非致死性心筋梗塞、不安定狭心症、PET撮像後6か月以降の冠動脈血行再建術）をエンドポイントとして追跡調査を行ったところ、冠動脈プラークにおける18F-NaFの集積亢進はイベント予測の有用な指標となり、その予測能は冠動脈CTにおける有意狭窄、ハイリスクプラークより優れていた。本研究結果は原著論文としてまとめ、最近受理された（J Nucl Cardiol, 2023 in press)。また、本研究費の一部支援のもと、心筋虚血診断のための新規画像モダリティーとして、CTデータから流体構造連成解析を用いて仮想的に虚血を評価するシステム(CT-FFR)の信頼性、有用性を解析し、最近論文発表に至った（Heart Vessels, 2023 in press)。