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安静時脳波を用いたレビー小体型認知症の診断・予後予測に関する有用性の実証研究

静息脑电图诊断路易体痴呆及预后预测有效性的实证研究

基本信息

批准号：
20K16648
负责人：
畑真弘
金额：
$ 1.16万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

認知症は世界的に増加傾向で特に少子高齢化が深刻な本邦では社会的な負担が増大している。病初期から治療介入することで疾患の進行を遅らせられる可能性があり、早期に診断を確定させ適切な管理をすることで介護者の負担を大幅に軽減させることができる。特に、三大認知症の一つで、神経病理診断では認知症の20％を占めると報告されているレビー小体型認知症は、抑うつ気分、幻視などの精神症状、自律神経症状による易転倒性、失神などの特徴がありマネジメントに特有の工夫が必要であるが経過の中で臨床症状の現れ方に個人差が大きく診断の見逃しが少なくない。近年、脳ドパミントランスポーターシンチなど有力なバイオマーカーが開発されているが高額な費用や利用可能な施設が限られるなどの限界がある。本研究では、安価で低侵襲に施行でき本邦に広く普及している脳波検査を用いて、特別な設備を備えていない一般施設でも臨床応用可能な、認知症疾患の鑑別診断および予後予測に有用な客観的なバイオマーカーを得ることを目的とする。本研究に関連して、当院脳外科との共同研究で、安静時の臨床脳波からレビー小体型認知症を含む認知症疾患と健常者を識別する深層学習モデルの開発に携わり、その成果が国際学術誌（Neuropsychobiology誌）に掲載された。健常者とレビー小体型認知症の識別において、正確性94％、AUC：0.99という高精度で識別できることを報告した。

Cognitive disorders tend to increase in the world, especially in children, and increase in the burden on society. Early stage treatment intervention, disease progression, likelihood, early diagnosis, appropriate management, and burden on caregivers are significantly reduced. In particular, the three major cognitive disorders, neuropathological diagnosis accounted for 20% of cognitive disorders, depression, hallucinations, mental symptoms, autonomic neurosymptoms, susceptibility to collapse, absence, characteristics, unique time, necessary time, clinical symptoms, and individual differences in diagnosis. In recent years, there have been a lot of problems with the development of new technologies, such as high cost and utilization possibility. The purpose of this study is to investigate the potential clinical use of low-invasive, safe, and low-invasive methods in general settings, and to identify and predict the potential clinical use of low-invasive methods in general settings. The results of this study, which is related to the joint research of the Department of Neurosurgery, are published in the Journal of Neuropsychobiology. The clinical waves of microcognitive disorders at rest, the identification of cognitive disorders and healthy individuals, and the development of deep learning are reported. The recognition of microsomy cognition in healthy people is very accurate, the validity is 94%, AUC is 0.99%, and the recognition is very accurate.