成果報告書詳細
管理番号20150000000102
タイトル平成24年度-平成25年度成果報告書 IT融合による新社会システムの開発・実証プロジェクト(ヘルスケア分野)脳画像・臨床・ITの融合によるアルツハイマー病超早期診断と先制医療の実現
公開日2015/8/4
報告書年度2012 - 2013
委託先名国立大学法人東京大学 バイオテクノロジー開発技術研究組合
プロジェクト番号P12009
部署名バイオテクノロジー・医療技術部
和文要約件名:平成24年度-平成25年度成果報告書 IT融合による新社会システムの開発・実証プロジェクト(ヘルスケア分野)脳画像・臨床・ITの融合によるアルツハイマー病超早期診断と先制医療の実現

本プロジェクトでは、脳画像・臨床・ITの融合を通じ、AD超早期診断と先制医療を実現することをめざして、J-ADNI2研究のプロトコル策定と、全国研究体制の確立が達成された。先行のJ-ADNI1研究においては、全数の97.3%のデータ取得が完了した。臨床・心理・病理コアでは、超早期ADへの関心の高まりから、プレクリニカルADとMCIの両方をカバーするJ-ADNI2研究のプロトコルを作成し、その他の研究実施体制を固めた。また、臨床コア幹事がデータセンターの監督を行い、膨大な臨床・心理データのQuality Checkを迅速かつ正確に行える体制を確立した。MRIコアでは、3テスラの高磁場MRIを用いて病理学的変化を反映する構造的撮像法のみならず、機能的撮像法である安静時fMRI、Arterial Spin Labeling、拡散テンソルイメージングの標準撮像プロトコルおよび解析法を確立した。さらに、Quality Checkおよび疾患チェック体制を確立した。PETコアでは、PET撮像実施に向けて、以下のJ-ADNI2の基盤整備を終了した。(1)J-ADNI2実施計画書におけるPET検査プロトコルを確定した。(2)アミロイドイメージング用PET薬剤として、11C-PiB、18F-Florbetapir、18F-Flutemetamolの3薬剤を用いる方針を決めた。(3)J-ADNI2への参加が見込まれる約40の臨床サイトそれぞれについて、PET撮像施設の選定を行った。生化学コアでは、生体試料として血液(3254検体)、CSF(350検体)、不死化リンパ球(526検体)、DNA(545人)の保管とAPOE遺伝型解析を行った。CSFAβ42およびタウ測定に関して、国際標準規格策定プログラムに参加すると共にUS-ADNI、イノゲネティックス社と共同して統一プロトコルを作成した。画像技術開発研究では、PET画像研究で、J-ADNI2におけるPET検査の品質確保のため、次の点を検討し、PET検査マニュアルと品質管理の手順を作成した。(1)アミロイドPET薬剤の院内製造の品質基準を決めた。(2)ファントムを用いてPETカメラ毎に必要な画質が得られる撮像条件を決定する基準を決めた。(3)撮像中の体動を補正し、画像の位置やサイズを標準化する方法を確立した。(4)PET画像の読影判定方法を定め、健常者のスクリーニングにて実施されるアミロイドPET検査の迅速な判定を行うための読影システムの構築と読影委員の選任を行った。ITシステム開発では、臨床・画像データを一元管理する臨床研究クラウドサービスを構築し、登録管理や研究者間の情報共有が行える環境の提供を開始した。また、ビッグデータ技術を適用した機械学習によるAD診断支援の調査、プロトタイプ開発を行うとともに、医療情報交換フォーマット(SS-MIX2)等に関し調査を行った。
英文要約Title: Research on the Development of Diagnostic Measures and Preventive Medicine for Early Stage Alzheimer’s Disease through a Combination of Brain Imaging, Clinical Research and Information Technology (FY2012-FY2013) Final Report

Aiming to attain the diagnosis upon preclinical and early stages of AD (Alzheimer’s disease), research protocols of J-ADNI2 (Japanese AD Neuroimaging Initiative 2) were developed and the nation-wide research framework was established through a combination of brain imaging, clinical medicine and information technology. In preceding J-ADNI1 study, 97.3% of whole visit data had been completely acquired. Clinical, Neuropsychology and Pathology Cores made a clinical research protocol of J-ADNI2 which covers preclinical AD and MCI (mild cognitive impairment) as there is an increasing interest in very early AD as a therapeutic target. Refurbished J-ADNI2 data center has been established under the supervision of a clinical core manager so as to perform quality checks on huge clinical data rapidly and correctly. Using 3-tesla high magnetic field MRI, the standard protocols for data acquisition and analytic method of not only structural MRI but also functional MRI such as resting state functional MRI, arterial spin labeling, and diffusion tensor imaging were developed. Furthermore, the quality and disease check strategies were established in MRI Core activity. PET Core prepared as follows for the full-scale launch of J-ADNI2 clinical research: 1. PET scanning methods were determined in the clinical research protocol. 2. Three PET drugs (11C-PiB, 18F-Florbetapir, and 18F-Flutemetamol) were selected as amyloid imaging tracers to be used for J-ADNI2. 3. A PET imaging site was designated for each of ca. 40 clinical sites. Biomarker Core has collected samples of blood (3254), CSF (350), DNA (545) and immortalized lymphocytes (526) as bio-resources. APOE genotyping and the levels of CSF Aβ42, total-tau and p-tau were compared with clinical manifestations and the amyloid-PET examination. International QC program for CSF biomarker standardization and the collaboration study with US-ADNI are in progress. In PET technology development, PET imaging manual and quality control procedures were determined including the following aspects of PET scanning: 1. Quality standards were determined to assure the quality of in-house produced amyloid PET drugs. 2. Detailed methods of PET scanning were determined for each PET camera to obtain PET images of sufficient quality. 3. Methods were established for motion correction and for normalization of positioning and pixel size. 4. Interpretation criteria for FDG and amyloid PET images were determined, and the responsible readers were appointed for centralized image interpretation. IT system team developed Clinical Study Cloud Service, which manages both clinical data and DICOM data. This system provides data management and information sharing between researchers. Some machine learning methods with ADNI data were evaluated for BigData analysis, and also SS-MIX2 was examined.
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