AIを用いた心臓CTイメージングによる冠動脈硬化の新たな定量的評価システムの構築

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冠動脈疾患の予後予測は心血管領域における重要な研究テーマの一つであり、予後改善には高リスクな冠動脈動脈硬化の早期発見と予防、治療介入が必要である。冠動脈動脈硬化イメージングは、血管内超音波検査 (IVUS)もしくは光干渉断層法 (OCT)が一般的であるが侵襲的であるため、冠動脈疾患の予防を目的とした使用には限界がある。一方、心臓CTは実臨床で広く使用されている非侵襲的な検査である。高リスクプラークは心血管イベントの重要因子であるが、心臓CTの定性的高リスクプラークが心血管イベントを起こす頻度は比較的低く、定性評価によるリスク層別の限界も報告されている。近年発表された研究では、心臓CTの定性的高リスクプラーク情報に加え、定量測定で得られた高脂質プラークの総量が心血管イベントと関係する事が報告された。すなわち、心臓CTで定量測定した冠動脈動脈硬化の質や量が重要な予後予測及び治療対象因子となる可能性が初めて示された。このように近年、定性的動脈硬化情報に基づいた従来の心臓CTによる冠動脈疾患の重症度評価および予後予測は、不十分である可能性が示唆されている。そのため、心臓CTで冠動脈の動脈硬化を詳細に定量評価する事が出来れば、重症患者をより正確に層別化できる可能性があると考える。本研究の目的は、心臓CT並びにIVUSもしくはOCTを施行した冠動脈疾患を有する患者に対しAI（人工知能）を用いた冠動脈の定量的動脈硬化の重症度評価を行い、心臓CTによる冠動脈動脈硬化イメージングを用いた新たな重症度の指標を開発する事である。より正確かつ精密に心臓CTによる冠動脈動脈硬化の病態解明をする事が出来れば、一次予防や二次予防にも寄与し、予後改善にも繋がるため、臨床的意義も非常に大きいと考える。