2023.12.20

心血管疾患研究における画像とAIの新しいアプローチ

marugotoyoten

インペリアル・カレッジ・ロンドンのYoutube動画「心血管疾患研究における画像とAIの新しいアプローチ」について要点と要約をまとめました

３つの要点

要点１
AIと医療画像を使用した心血管疾患研究の機会と進歩についての要点：画像取得から診断と予測まで幅広い機会と進歩がある。
要点２
精密フェノタイピングに焦点を当てた心臓の構造運動の分析による診断とリスク予測の向上が研究グループの重点である。
要点３
スピーチで議論された研究は、心不全患者のアウトカムの予測、拡張期心機能の遺伝的基盤の探索、トラベキュレーションの役割と再生医療治療法の可能性に関するものである。

要約

画像とAIを使用した心血管疾患研究の機会と進歩
このスピーチでは、人工知能（AI）と医療画像を使用した心血管疾患研究の機会と進歩について議論しました。これらの機会は、画像の取得と再構築から、スキャン上の解剖学と病理学の同定、スクリーニング、診断、予測のための推論アルゴリズムの開発まで幅広く及びます。

精密フェノタイピングと高度なコンピュータビジョン技術
私たちの研究グループは、高度なコンピュータビジョン技術を使用して心臓の構造運動を分析する精密フェノタイピングに焦点を当てています。形状や運動などの複雑な特性を利用することで、診断とリスク予測の向上を目指しています。さらに、製薬会社との協力を通じて、疾患プロセスを変更できる経路を特定し、心血管疾患の分子基盤を理解しています。

アウトカムの予測と遺伝的リスク
私たちの研究の一つは、心不全患者のアウトカムの予測に焦点を当てています。心臓の画像からアルゴリズムを学習させることで、心臓の運動の数学的表現を開発し、患者のアウトカムを正確に予測することができました。さらに、拡張期心機能の遺伝的基盤を探索し、遺伝性の要素と心不全への因果関係を発見しました。また、肥大型心筋症に関連する遺伝的リスクを調査し、特定の変異体が心臓の厚さに異なるアウトカムと影響を持つことを発見しました。

フラクタル解析とトラベキュレーションの理解
私たちの国際協力による研究は、心臓のトラベキュレーションの役割について深く掘り下げています。心臓の画像にフラクタル解析を適用することで、心不全との遺伝的関連と因果関係を特定しました。また、トラベキュレーションはアクチンフィラメントの枝分岐を制御する経路に影響を受けることを発見しました。これは、心臓のパフォーマンスを理解し、心不全の再生医療治療法の開発に関連しています。画像を通じて、さまざまな学問を統合し、心血管研究の進展を加速することができます。

▼今回の動画

https://www.youtube.com/watch?v=aNCWOP4yMoo