共同研究・競争的資金等の研究課題 - 藤原 幸一
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心拍変動解析によるてんかん発作予知AIシステムの研究開発
2021年4月 - 2026年3月
医工連携・人工知能実装研究事業
担当区分：研究代表者 資金種別：競争的資金
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ウェアラブルデバイスによる熱中症発症予防のための熱中症アラームシステム
2019年4月 - 2023年3月
科研費基盤B
藤原 幸一
担当区分：研究代表者 資金種別：競争的資金
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非専門医によるてんかん診療質向上のための診療支援AI基盤の創出
2018年10月 - 2022年9月
さきがけ
資金種別：競争的資金
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非侵襲的シミュレーションを可能とするコネクトーム基盤型機能外科手術の開発研究
研究課題番号：22H03184 2022年4月 - 2027年3月
科学研究費助成事業 基盤研究(B)
前澤 聡, Bagarinao E., 臼井 直敬, 齋藤 竜太, 藤原 幸一, 坪井 崇, 夏目 淳
担当区分：研究分担者
配分額：15860000円 （ 直接経費：12200000円 、 間接経費：3660000円 ）
本研究の概要は、定位的機能外科手術によるニューロモデュレーションがパーキンソン病、本態性振戦で有効性が認知され、更にてんかんや精神神経疾患、認知症への適応拡大に向けて期待されている背景において、治療の標的部位選択やモダリティの最適化への非侵襲的術前評価アルゴリズムを、特に安静時機能的MRIに代表される脳神経回路(コネクトーム)解析を利用して開発し、この様な技術に基づいたコネクトーム基盤型定位機能外科手術を確立を目指す研究である。
本研究の目的は、定位的機能外科治療の標的部位選択やモダリティの最適化のための非侵襲的術前評価アルゴリズムを確立し、これらを基盤とした新規なコネクトーム基盤型定位機能外科手術の確立を図ることである。2022年度は、そのphase1研究にあたる「患者の病態に即した運動/精神/高次認知機能の神経回路的変容を包括的に評価するアルゴリズムを開発」を実施した。視床に注目して、視床亜核の機能的連絡を自開発のfunctional connectivity overlap ratio (FCOR)で評価し、病態ごとの視床の役割を理解し、これを元に視床ニューロモデュレーション手術のシミュレーションを行う事ができれば、てんかんに対する新規治療の開発につながる。てんかん患者54例における視床前核からのFCOR解析を実施し、視床前核（ANT核)から意識に関わるネットワークへの結合性は多くは低下しているが、側頭葉てんかんではDMNで逆に増加している事が分かった。意識減損発作と意識システムであるDMNの関連が示唆された。また、健常者120名のデータベースを活用して、視床におけるFCORの加齢変化を評価し、視床前核は意識に関わるネットワークとの結合が強く、一方で他のネットワークとの結合性は50代以降二次曲線的に強まり、これは高齢者群では認知機能が低いほど、結合性が高くなる事が分かった。これらは脱分化と機能的代償を反映している可能性がある。また本態性振戦(ET)患者15名の術前術後の縦断的データセットを活用して、視床に注目したFCOR解析を行った。ETでは術前運動感覚ネットワーク、視覚ネットワークが過剰な結合性にて拡がっており、これが術後是正される事、更にDMN、ECNの様な内因性ネットワークが術後強くなる症例があり、これが振戦抑制と負の相関を示すことを新たな知見として得た。
FCORを使った視床亜核の特徴の抽出が、健常者及びてんかん、本態性振戦の疾患群にて可能である事が分かり、またその変化は疾患の病型、病期に特異的である事が示された。特に患者に非侵襲的かつ負担の少ない安静時機能的MRIを使ったFCOR解析が、ボクセル単位の関心領域の各ネットワークに対する結合性の度合いを示し、小さな構造の中で様々な機能的差異を有する視床亜核の評価に適している事、実際の臨床のパラメータ（例えばてんかん病型、本態性振戦の振戦の程度、術前術後変化）と相関する事が示された事は、大きな成果である。この成果の一部は、本態性振戦に対するMRgFUS治療後のネットワーク変化(JNS,2022) 難治性振戦（Holmes振戦）に対するDBSの新規ターゲット(Frontiers, 2022) 定位的頭蓋内脳葉（SEEG）のてんかん外科臨床におけるインパクトと課題（NMC2023)の研究論文として報告した。また本態性振戦のFCOR評価論文は現在レビュー中であり、てんかん、及び健常者に関してのFCOR論文は現在作成中である。
この様なFCOR解析には、高スペックの解析ワークステーションを中心とした解析環境の整備が必要であるが、これに関しては今年度の予算でほぼ完了した状況である。解析の中心となるのは安静時機能的MRI画像のデータベースであるが、現在までに各年齢層の健常者コホートデータベースは1000名を超えて充実している。てんかん患者に関しては60名程度であり、本態性振戦患者においても30名程度であり、先述のアルゴリズム確立のための研究を実施するには十分である。
この様に本研究の第一目標である、phase1研究にあたる「患者の病態に即した運動/精神/高次認知機能の神経回路的変容を包括的に評価するアルゴリズムを開発」に関して、研究第一年目としては順調に進捗している状況と考える。
研究目的を達成する為に、phase 1（基盤相）とphase2（臨床相）に大別する研究を実施するが、今年度は昨年度に引き続いてphase1が中心となる。
Phase 1-1. 脳神経回路データの収集と拡充：昨年度に引き続いて、機能的外科手術の術前の脳神経回路データを収集する。焦点性てんかん、本態性振戦、パーキンソン等の疾患データについて、それぞれ年間20例の増加を目指す。EEG-fMRI, MEGデータ、dDTIを入手して多角的コネクトーム評価が出来るようにする。
Phase 1-2. 前年度に引き続き、phase1で得られたデータを使ってアルゴリズム開発を進める。FCORを使い、視床に注目して進める。てんかんではVA核はPapez回路の一部であり辺縁系発作と関連し、CM核は基底核や前頭葉に広く連絡するため全般性発作に関連するという仮説がある。前頭葉てんかんと側頭葉てんかんの様なてんかん病型の違いや、全般性てんかんと焦点性てんかんとの違いに着目して検討して、これらを基盤としたアルゴリズムを作成する。
また今後は、特に定位的頭蓋内脳波(SEEG）とも関連させて、発作起始、伝播領域、症状発現域の脳波変化と各領域でのFCORでの特徴を抽出して、発作焦点に特異的なFCOR指標の特徴を探る。PD、ETでは候補となる標的構造と不随意運動の改善、高次脳機能や精神症状の術後変化との相関を明らかにする。特に振戦のある症例ではET、PD、dystonic tremorの異なる神経回路を明らかにする。
Phase 2（臨床相）：基盤相を進める一方で、患者の臨床データをまとめ、臨床データと基盤相データの整合性を調べる。てんかんに対する視床定位手術が2023年度内に厚労省で認可される可能性もあり、SEEGの視床からの記録の倫理申請も進める。
以上、これらの段階的な研究成果を学会及び論文で報告する。 -
第二世代ヘルスケアIoT技術を支える生体計測・解析プラットフォームの基盤構築
研究課題番号：21H03855 2021年4月 - 2025年3月
科学研究費助成事業 基盤研究(B)
山川 俊貴, 藤原 幸一, 宮島 美穂, 下野 僚子
担当区分：研究分担者
配分額：17160000円 （ 直接経費：13200000円 、 間接経費：3960000円 ）
本研究では、第二世代のヘルスケアIoT技術の基盤となる常時・超長期の生命時間規模での観測を可能とする計測・解析プラットフォームの実現を目的とする。これまで収集した就労・家庭環境における多種の生理指標データから複数の疾患や健康状態変化を検出・予測する生理指標および解析手法を明らかにし、それらを簡単で低拘束に計測・解析するシステムのプロトタイプを開発し、小～中規模の社会実装試験を通じて効果と有効性を示す。
昨年度取得したデータに、既開発の複数の疾患・状態変化予測アルゴリズムを複合的に適応し、単一のデータセットから多種の疾患や状態変化を検出・予測する手法を明らかにすることを目標とした。
本来標的としていない異常状態によって生じる偽陽性の低減が複数アルゴリズム適応時の大きな課題であった。そこで、まずは健診等の静的データから、発生リスクの高い変化・疾患について動的解析アルゴリズムの異常検出条件に重みづけを行う手法を開発し感度向上を実現した。さらに、動的データに対しては複数アルゴリズム・複数指標の解析結果を複合的に利用することで異常検出条件をアダプティブに調整して偽陽性を低減した。この静的・動的データと異常検出アルゴリズムの複合利用により高い感度・特異度を達成できた。これには機械学習を用いた生体情報解析の第一人者であるNgee Ann PolytechnicのAcharya教授やNational Heart Center SingaporeのTan准教授の助言を得た。
また、上記で選定した生理指標の簡単で長時間安定した高精度計測を実現するウェアラブルセンサシステムを構築する。頭蓋内埋込可能な多機能センサの高密度実装技術[2,9]を応用し、シャツ型や絆創膏型のセンサに小型・フレキシブルな多指標計測機能を実装する。センサシステムの精度と計測安定性を明らかにするために、共同研究中の合志市役所や民間企業と連携し、これまで実績のある被験者プールにて被験者統制下の前向き(prospective)実装試験により、機能検証を行った。
前年度の経済的分析結果を用いて、一般的な企業や家庭でも導入可能な装置群を選定した。技術導入にかかる意思決定者とプロセス把握にもとづき社会システム設計を行った。
当初の計画から大きな変更はなく、順調に進捗している。
研究代表者の所属機関が変更となったため、異動による研究の停滞がないよう一層共同研究者らと密に連携して研究を遂行する。
次年度も本年度と同様に本来標的としていない異常状態によって生じる偽陽性の低減が複数アルゴリズム適応時の大きな課題である。そこで、まずは健診等の静的データから、発生リスクの高い変化・疾患について動的解析アルゴリズムの異常検出条件に重みづけを行う手法を開発し感度向上を目指す。さらに、動的データに対しては複数アルゴリズム・複数指標の解析結果を複合的に利用することで異常検出条件をアダプティブに調整して偽陽性を低減する。この静的・動的データと異常検出アルゴリズムの複合利用により高い感度・特異度を達成することを目指す。
R6年度はリアルワールドに近い実現可能性と有効性の検証のために、実装規模を多施設、多業態の民間企業および小規模の一般家庭に拡大するが、経済的・医学的効果の交絡因子を可能な限り減らし、かつ人口やマネーの流入・流出を把握しやすい地域・企業で実施する予定である。 -
認知機能低下に関する修正可能な因子の特定：マルチモーダルな生体データの利用
研究課題番号：21H03851 2021年4月 - 2025年3月
科学研究費助成事業 基盤研究(B)
角谷 寛, 藤原 幸一, 角 幸頼, 加納 学, 大道 智恵, 須藤 智志
担当区分：研究分担者
配分額：17290000円 （ 直接経費：13300000円 、 間接経費：3990000円 ）
簡便に取得できるマルチモーダルな生体データを統合的に解析することで、認知機能低下の客観的指標の確立を目指す。そのために、アルツハイマー病およびレビー小体型認知症という有病率の高い二つの認知症のハイリスク群および健常高齢者群を対象に、認知機能および生体データについてベースライン調査並びに2年間の追跡調査を実施し、機械学習の手法を用いて認知機能低下のリスク因子を同定する。
簡便に取得できるマルチモーダルな生体データを統合的に解析することで、認知機能低下の客観的指標の確立を目指す。そのために、アルツハイマー病およびレビー小体型認知症という有病率の高い二つの認知症のハイリスク群および健常高齢者群を対象に、認知機能および心拍変動などの生体データについてベースライン調査を実施する予定であったが、新型コロナウイルス感染症による影響のために、研究協力機関において健常高齢者を対象としたベースライン調査を実施することができなかった。
そこで、主に医療機関受診者を対象として、ベンゾジアゼピン受容体作動薬とせん妄の関係、心拍変動をもとにした睡眠時無呼吸スクリーニングアルゴリズムの開発、レビー小体型認知症のハイリスク群であるレム睡眠行動障害などについての研究を実施してきた。
新型コロナウイルス感染症による影響のために、研究協力機関において健常高齢者を対象としたベースライン調査を実施することができなかった。そのため、解析可能な臨床データを活用した解析を行ってきた。
新型コロナウイルス感染症による影響がなくなり、研究実施が可能になった時点で、高齢者コホートのリクルート並びにベースラインの横断的調査を開始する。
認知機能評価は、認知症およびMCIのスクリーニングツールである、Mini-Mental State Examination(MMSE)、Japanese version of Montreal Cognitive Assessment (MoCA-J)を用いる。日常生活における認知機能低下については、Clinical Dementia Rating (CDR)で評価する。同時に、併存症や内服薬などの情報を聴取する。生体データとしては、少なくとも２４時間以上の心拍（心電図）および活動（加速度）を計測する。 -
心拍変動解析と機械学習を用いたてんかん発作予知ＡＩの実証研究
2021年4月 - 2022年3月
研究助成
担当区分：研究代表者
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サイボーグ技術によって身体を再定義し，自己の能力を従来の人の限界を超えて高め誰もが自己実現できる社会
2021年2月 - 2021年8月
ムーンショット型研究開発事業 新たな目標検討のためのビジョン公募
担当区分：研究代表者
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心拍変動解析に基づくCOVID-19重症化予測機械学習アルゴリズムの開発研究
2020年7月 - 2021年6月
新型コロナウィルス感染症対策 助成プログラム
担当区分：研究分担者
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COVID-19重症化予測AIの開発
2020年7月 - 2021年3月
牧誠記念研究助成
藤原幸一
担当区分：研究代表者
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牧誠記念研究助成
2020年6月 - 現在
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てんかん発作オンデマンド介入のための発作予測システムの開発
2019年11月 - 2020年3月
先端計測プログラム・加速費
藤原 幸一
担当区分：研究代表者 資金種別：競争的資金
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心電図解析によるてんかん発作の検知・予知システム確立のための広帯域頭蓋内脳波解析
2019年4月 - 2021年3月
科研費基盤C
前原健寿
資金種別：競争的資金
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てんかん発作オンデマンド介入のための発作予測システムの開発
2018年12月 - 2019年3月
平成30年度第2回医療分野の研究開発関連の調整費
資金種別：競争的資金
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卓越研究員研究費
2018年11月 - 2020年3月
卓越研究員制度
資金種別：競争的資金
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マルチモダリティ生体信号計測によるてんかん発作自動検出および重症度評価技術の確立
2018年4月 - 2021年3月
科研費基盤C
宮島美穂
資金種別：競争的資金
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AIによる教育と医療で共有可能なADHDスクリーニング及び治療適正化方法の開発
2018年4月 - 2021年3月
科研費基盤C
阪上由子
資金種別：競争的資金
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リアルタイム心拍変動解析技術を用いたヘルスケアサービス開発
2018年4月 - 2020年3月
インキュベーションプログラム
藤原 幸一
担当区分：研究代表者 資金種別：競争的資金
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非専門医のてんかん診療の質改善のためのてんかん診療支援クラウドAIの開発
2018年1月 - 2018年12月
国内共同研究
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保健医療用人工知能の技術革新と国際競争力向上に資する人材育成に関する研究
2017年10月 - 2019年3月
厚生労働省科学研究費補助金
資金種別：競争的資金
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ロバスト主成分分析を用いたてんかん発作予知システムの実用化研究
2017年10月 - 2018年9月
国内共同研究
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てんかん発作オンデマンド介入のための発作予測システムの開発
2017年8月 - 2020年3月
先端計測分析技術・機器開発プログラム
資金種別：競争的資金
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クラウド型てんかん発作診療支援AIの開発
2017年8月 - 2018年7月
国内共同研究
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ウェアラブルセンシングと人工知能の融合によるクラウドてんかん発作診療支援システムの開発
2017年4月 - 2020年3月
国内共同研究
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生理機能に基づくレビー小体型認知症早期診断ウェアラブルデバイスの開発
2017年4月 - 2020年3月
科研費基盤A
角谷寛
資金種別：競争的資金
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夜間・休日を含む小児救急医療体制の最適化及び情報発信方法に関する研究
2017年4月 - 2019年3月
厚生労働省科学研究費補助金
資金種別：競争的資金
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心拍変動解析と機械学習の融合による脳卒中検知システムの基盤技術開発
2017年4月 - 2019年3月
国内共同研究
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センシング技術を基軸とした健康管理システムの地域特性に基づく分析
2017年4月 - 2019年3月
科研費基盤C
下野僚子
資金種別：競争的資金
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治療抵抗性高血圧症に対する頭側延髄腹外側野の微小血管減圧術-確実な診断技術の開発
2016年4月 - 2019年3月
科研費基盤C
浜崎禎
資金種別：競争的資金
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心拍変動解析と機械学習に基づいた熱中症発症予測アルゴリズム構築
2016年4月 - 2017年3月
国内共同研究
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PLSと構造正則化に基づいた高精度溶銑温度予測モデルの開発
2015年12月 - 2017年11月
国内共同研究
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自動車運転中に特化したてんかん発作兆候監視システム開発およびインタフェース設計
2014年10月 - 2016年9月
国内共同研究
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迷走神経刺激療法有効性事前判定のためのてんかん発作軽減効果予測手法の開発
2014年4月 - 2018年3月
科研費若手B
藤原 幸一
担当区分：研究代表者 資金種別：競争的資金
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てんかん発作発現前の生理的脳内ネットワークの変調に基づいた発作予知理論の実証
2014年4月 - 2017年3月
科研費基盤C
丸田雄一
資金種別：競争的資金
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心拍変動解析によるてんかん発作早期予知デバイスの開発
2014年4月 - 2015年3月
国内共同研究
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心拍変動に基づくてんかん発作兆候検知システムの構築
2014年1月 - 2014年12月
国内共同研究
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ウェアラブルHRVセンサを用いたてんかん発作兆候検知システムの開発
2013年4月 - 2017年3月
科研費基盤B
宮島美穂
資金種別：競争的資金
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ネックレス型心拍数ワイヤレス計測デバイスを用いた小型・低コストな車載用居眠り検知システムの基盤技術開発
2012年10月 - 2014年3月
A-Step シーズ顕在化タイプ
資金種別：競争的資金