認知症発症を予測するAI画像診断の多因子拡張による認知症予防システムの開発

本研究の目的として、脳ドック健診システムのデータベースを活用して、認知症の予知・予防を行えるかどうか検証する。当教室でartificial intelligence (AI)による深層分析で脳萎縮をMRIで分析し、3年後の認知症に移行する確率を予測するシステムを開発した (Nakagawa et al. Brain Commun 2020)。本研究では、このシステムと脳ドックデータを活用して脳血管障害発症と認知症に寄与する因子を明らかにし、予知予防に貢献する。脳ドックデータに、プロテオミクス・リピドミクス解析、口腔内・腸内フローラ解析データを組み合わせて、新規の発症予測バイオマーカーを開発する。脳卒中発症についてリスクファクターが明らかとなっているが、縦断的データで重み付けがされた研究は少なく、発症予防対策ができていない現状がある。2022年度の研究実績として、過去の脳ドックの縦断的データを解析することで、脳卒中発症に寄与する因子を同定し、脳卒中発症予測を行った。この成果により健常人が将来脳卒中を発症する確率を予測できるため、早期介入による予防が期待できる。今後、この指標をさらに検証し、脳ドック健診での生活指導に役立てていく計画である。近年、口腔内細菌・腸内細菌が全身の免疫状態に作用したり、直接血中に移行することで、全身疾患の発症に関与することが推測され、研究が行われている。そこで、本年度は脳ドック受検者の唾液採取を行った。次世代シークエンサーで16S-RNA gene解析により口腔内細菌叢を分析し、脳動脈硬化因子、頭部MRIの虚血性変化との関連性について解析予定である。さらに、本プロジェクトでは、血中リン脂質と認知機能、脳萎縮との関連性についても検証する予定である。脳は脂質に富む組織であり、認知症と脳内脂質の変化の関連性が推測されるため、結果が期待される。

本研究の目的として、脳ドック健診システムのデータベースを活用して、認知症の予知・予防を行えるかどうか検証する。当教室でartificial intelligence (AI)による深層分析で脳萎縮をMRIで分析し、3年後の認知症に移行する確率を予測するシステムを開発した (Nakagawa et al. Brain Commun 2020)。本研究では、このシステムと脳ドックデータを活用して脳血管障害発症と認知症に寄与する因子を明らかにし、予知予防に貢献する。脳ドックデータに、プロテオミクス・リピドミクス解析、口腔内・腸内フローラ解析データを組み合わせて、新規の発症予測バイオマーカーを開発する。脳卒中発症についてリスクファクターが明らかとなっているが、縦断的データで重み付けがされた研究は少なく、発症予防対策ができていない現状がある。2022年度の研究実績として、過去の脳ドックの縦断的データを解析することで、脳卒中発症に寄与する因子を同定し、脳卒中発症予測を行った。この成果により健常人が将来脳卒中を発症する確率を予測できるため、早期介入による予防が期待できる。今後、この指標をさらに検証し、脳ドック健診での生活指導に役立てていく計画である。近年、口腔内細菌・腸内細菌が全身の免疫状態に作用したり、直接血中に移行することで、全身疾患の発症に関与することが推測され、研究が行われている。そこで、本年度は脳ドック受検者の唾液採取を行った。次世代シークエンサーで16S-RNA gene解析により口腔内細菌叢を分析し、脳動脈硬化因子、頭部MRIの虚血性変化との関連性について解析予定である。さらに、本プロジェクトでは、血中リン脂質と認知機能、脳萎縮との関連性についても検証する予定である。脳は脂質に富む組織であり、認知症と脳内脂質の変化の関連性が推測されるため、結果が期待される。