| 項目 | 内容 | |
|---|---|---|
| 事業名 | 難治性疾患実用化研究事業 | |
| 研究課題名 | 特発性心筋症の診療に直結するエビデンス創出のためのAIを活用した自動病理診断システムの開発～希少・分類不能心筋症の自動抽出システムの開発～ | |
| 研究代表者名 | 尾上健児 | |
| 研究代表者の所属機関名 | 奈良県立医科大学 循環器内科 | |
| 研究対象疾患名（または疾患領域） | 特発性心筋症 | |
| 研究のフェーズ | エビデンス創出研究;横断的基盤構築研究 | |
| 研究概要 | 本研究は、特発性心筋症を対象とし、診療上の問題点を解決することを目的とする。すなわち①病理組織診断は非常に有用なツールであるにも関わらず、心臓病理を専門とする病理医および循環器内科医が全国的に見ても非常に少ないため、全国的に見るとその施行施設数および施行件数は限定されていること、および②専門家でも診断に難渋するケースが存在し、心筋症診療ガイドラインでも4つの特発性心筋症の基本病態には、はっきりと区別できないケースが存在することを反映した“重なり”部分があり、さらにいずれにも分類し難い分類不能心筋症というカテゴリーも記載されていること、これらの問題点を解決するために、AIによる情報技術（教師あり学習）を活用して心臓病理組織診断を標準化し、全国どこの施設でも専門家と同等の診断が可能となるような自動診断システムを構築して、希少心筋症を効率よく抽出し適切な診断に至る様な医療体制づくりに貢献したいと考えている。また、現状では分類が“曖昧”となるヘテロな病理組織像をAIの教師無し学習による新たな分類を試み、現在まで分類不能とされていた未診断心筋症に、新たな疾患群を提唱することを可能にし、新たなエビデンスを創出することを目的とする。 心筋病理診断を自動化することにより、全国的に診断システムを標準化できるとともに、異常の検出を通じてこれまで見逃されてきた希少心筋症を効果的に抽出して、医療の最適化に資するものと期待される。また病理組織解析結果を臨床歴およびゲノム情報とリンクさせることにより、病理組織像から予後や重症度を予測することが可能となれば臨床的にも心筋病理組織診断の重要性が増す。“曖昧”だった分類不能心筋症が病理組織診断により分類可能なものとなれば、未診断心筋症も含め新たな疾患群を提唱することができる可能性がある。さらにこれらの結果、心筋生検を施行する施設が増加すれば、臨床的なエビデンスが蓄積され、最終的には診療ガイドラインの改訂に繋がり、より正確な最適化された心筋症診療に資するものとなると考える。 | |
| レジストリ情報 | ||
| なし | ||
| バイオレポジトリ情報 | ||
| なし | ||
| 担当者連絡先 | ||
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