歯科医療DXがもたらす矯正歯科治療における個別化治療への挑戦

点击翻译按钮获取中文摘要

不正咬合は多因子性疾患であるが、矯正歯科治療の治療結果とその患者が有する多彩なバックグラウンドの因果関係は明らかになっていない。また、歯科治療の中でも治療期間が長いことからデータの蓄積が進みづらい傾向があり、歴史の浅い矯正装置においては、治療成績や予知性が未だに不確定である。そこで、本研究ではメカニクスの全く異なる２つの矯正装置に着目した。機械学習手法を用いて、矯正装置ごとの治療効果を明らかすることで、それに関連する臨床的に意義の高い疾患の特徴を見出す。一人一人の患者がもつプロファイルに対応した最適な治療を提案できる新しい手法を開発することで、矯正歯科治療における装置と患者の特性をふまえた包括的な治療指針の確立（個別化医療の提供）を目指し、研究を行った。当該年度では、各矯正装置の治療効果に影響する個体特性の探索において一定の進捗を得た。装置ごとの治療難易度と症例の特徴を見出すことを目的とし、当該年度では、矯正治療患者を対象とし、不正咬合症例の難易度を示す指標として世界的によく用いられているAmerican Board Orthodontics Discrepancy index(ABO-DI)を用い、中等度以上の患者を抽出した。ABOの客観的治療評価システムであるCast Radiograph Evaluation(ABO-CRE)を用い、治療成果の評価を行った。解析の結果、従来、明らかになっていなかった中等度以上の不正咬合でのマウスピース型矯正装置での治療効果が明らかになった。また、マウスピース型矯正装置とマルチブラケット装置では、そのメカニクスの違いから適応症例が異なる可能性が示唆された。本研究の成果は、装置の特性をふまえた治療法や適応症例を見出すことで、矯正治療の予知性、安全性のの向上の一助となる可能性がある。