文献情報
文献番号
202310008A
報告書区分
総括
研究課題名
間質性膀胱炎の患者登録と診療ガイドラインに関する研究
研究課題名(英字)
-
課題番号
21FC1012
研究年度
令和5(2023)年度
研究代表者(所属機関)
本間 之夫(東京大学 医学部附属病院)
研究分担者(所属機関)
- 巴 ひかる(東京女子医科大学東医療センター 泌尿器科)
- 柿崎 秀宏(旭川医科大学医学部泌尿器科学講座)
- 松尾 朋博(長崎大学病院 泌尿器科・腎移植外科)
- 小川 輝之(信州大学 医学部泌尿器科学教室)
- 舛森 直哉(札幌医科大学医学部)
- 三井 貴彦(山梨大学 医学部)
- 新美 文彩(東京大学医学部附属病院)
- 野宮 明(東京大学 医学部附属病院)
- 秋山 佳之(東京大学医学部附属病院 泌尿器科・男性科)
- 前田 大地(金沢大学医薬保健研究域医学系分子病理学)
- 大塚 篤史(浜松医科大学 泌尿器科)
- 千葉 博基(北海道大学 腎泌尿器外科学講座)
- 鳥本 一匡(奈良県立医科大学 泌尿器科)
- 古田 昭(東京慈恵会医科大学 泌尿器科)
- 松川 宜久(名古屋大学医学部附属病院 泌尿器科)
- 金城 真実(杏林大学 医学部)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 疾病・障害対策研究分野 難治性疾患政策研究
研究開始年度
令和3(2021)年度
研究終了予定年度
令和5(2023)年度
研究費
5,770,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書(概要版)
研究目的
間質性膀胱炎・膀胱痛症候群とは、膀胱痛、膀胱不快感、頻尿などの症状を呈する原因不明の疾患群である。このうち、膀胱内の特有の粘膜病変(ハンナ病変)を有するものが間質性膀胱炎(ハンナ型)で、指定難病の認定を受けている。
本研究では、オールジャパン体制で患者登録を行い、間質性膀胱炎・膀胱痛症候群の国内データベースを作成する。それにより、本疾患の患者数や患者困窮度を把握し、重症度基準の妥当性を検証する。併せて、膀胱鏡検査や病理検査の標準化、ガイドラインの更新、専門医から一般社会までの啓発を通して、適切な診療の普及を目指すことを目的とする。
本研究では、オールジャパン体制で患者登録を行い、間質性膀胱炎・膀胱痛症候群の国内データベースを作成する。それにより、本疾患の患者数や患者困窮度を把握し、重症度基準の妥当性を検証する。併せて、膀胱鏡検査や病理検査の標準化、ガイドラインの更新、専門医から一般社会までの啓発を通して、適切な診療の普及を目指すことを目的とする。
研究方法
患者レジストリへの患者登録を推進し、そのビッグデータを解析することで本邦における患者像の正確な把握が可能となる。また、本疾患は泌尿器科専門医であっても診断に苦慮することが多い疾患であることを打開する目的で、これまでに得られた画像データをもとにAIによる内視鏡診断支援システムを構築する。また同様に病理診断に関してもスコアリングシステムを構築し、診療の質の均霑化を目指す。また患者啓発・教育を目的としてホームページを開設・更新し、一般社会における本疾患の理解を深める。
結果と考察
1.レジストリ登録症例数の増加
登録患者数は、前の研究期間(令和4年11月30日時点:754例)より順調に増加した(令和5年11月30日時点:909名)。この貴重な患者登録データを集計・解析し、学会報告を行い、論文化してInternational Journal of Urology誌に投稿した(査読中)。
2.人工知能によるハンナ病変内視鏡診断支援システムの開発
ハンナ病変に対する診断支援システムの作成を目指し、人工知能による診断深層学習モデルを用いて、ハンナ病変を高い精度で診断できるシステムを開発した。この結果は、European Urology Open Accessに発表された。多施設でのvalidation studyやシステムの一般公開に向けて検討中である。
3.間質性膀胱炎病理組織診断スコアリングシステムの構築
間質性膀胱炎(ハンナ型)に特徴的な病理所見を基に、多数の間質性膀胱炎(ハンナ型)と膀胱痛症候群の膀胱粘膜生検の病理組織を検討し、病理組織診断スコアリングシステムを構築した。このシステムが診断支援のツールとして臨床応用できるか検討するために、多施設でのvalidation studyに向けて調整中である。
登録患者数は、前の研究期間(令和4年11月30日時点:754例)より順調に増加した(令和5年11月30日時点:909名)。この貴重な患者登録データを集計・解析し、学会報告を行い、論文化してInternational Journal of Urology誌に投稿した(査読中)。
2.人工知能によるハンナ病変内視鏡診断支援システムの開発
ハンナ病変に対する診断支援システムの作成を目指し、人工知能による診断深層学習モデルを用いて、ハンナ病変を高い精度で診断できるシステムを開発した。この結果は、European Urology Open Accessに発表された。多施設でのvalidation studyやシステムの一般公開に向けて検討中である。
3.間質性膀胱炎病理組織診断スコアリングシステムの構築
間質性膀胱炎(ハンナ型)に特徴的な病理所見を基に、多数の間質性膀胱炎(ハンナ型)と膀胱痛症候群の膀胱粘膜生検の病理組織を検討し、病理組織診断スコアリングシステムを構築した。このシステムが診断支援のツールとして臨床応用できるか検討するために、多施設でのvalidation studyに向けて調整中である。
結論
レジストリ登録は順調に進み、本邦における1/4の症例が登録された。本データをもとに、内視鏡診断におけるAI支援システム、および病理組織スコアリングシステムが構築されValidationを行っている。
公開日・更新日
公開日
2025-05-23
更新日
-