MRI・バイオマーカーによる脳循環自動調節能メカニズム解明及びAIによるその評価

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今年度は、引き続きバイオマーカーによる神経損傷程度推定法を検討した。昨年度実施した脳主幹動脈閉塞例の検討に加え、比較的症例数の多い慢性硬膜下血腫症例でのバイオマーカー探索を行った。神経損傷バイオマーカーとしては、研究者らがこれまで報告してきたtRNA由来物の結果は英文誌に採択された。今年度はこれに加え、画像バイオマーカーを検討した。具体的には脳血流の変化と神経症状との関連を検討した。術前、術後に脳血流を測定し、術後の神経症状と比較した。その結果、術後過灌流とせん妄との関係が明らかになった。さらに、AIによる神経機能評価法の基礎的な検討も始めた。AIによるdeep learning はこれまでの統計学的手法では抽出困難な危険因子を同定できる可能性がある。しかし、deep learningでは古典的統計学的手法に比べ、必要症例数が飛躍的に増加する。脳循環予備能推定が本研究の最終目標であるが、本年度は昨年度の慢性硬膜下血腫手術例に加え脳内出血症例も対象に加えた。統計学的手法では術後神経機能回復が遅れる危険因子として、年齢・術前意識レベルなどが抽出された。AIを用いた検討では、これら以外にリハビリテーションの有無が、術後神経機能回復と関係があることが示唆された。統計学的手法ではリハビリテーションの有無は交絡因子とされたが、AIでの検討では独立因子と判定された。ここまでの検討では脳内出血れいでは、手術加療は術後転帰を改善しない可能性が示唆された。今後はさらに症例数を増やすことにより、手術加療の臨床的有効性を明らかにしたい。