| 項目 | 内容 | |
|---|---|---|
| 事業名 | 難治性疾患実用化研究事業 | |
| 研究課題名 | 患者レジストリを利活用した脊柱靱帯骨化症の治療成績向上のための多施設臨床研究 | |
| 研究代表者名 | 吉井俊貴 | |
| 研究代表者の所属機関名 | 東京医科歯科大学 | |
| 研究対象疾患名（または疾患領域） | 脊柱靱帯骨化症 | |
| 研究のフェーズ | エビデンス創出研究 | |
| 研究概要 | 対象疾患 脊柱靱帯骨化症（後縦靱帯骨化症（OPLL）、黄色靭帯骨化症（OLF）） 目的 診療ガイドライン（GL）が改訂されたが、質の高いエビデンスは少なく、メタ解析を行えたClinical Questionも限られていた。GL発刊の際に、特に今後解決すべき課題としてあげられたのが1) 単純Ｘ線による診断精度は低く、被爆の多いCT撮影が必要、2）痛み、しびれ、QOLのエビデンスがない、3)予後予測因子が不明の３点である。QOL含めた治療成績向上のためには、適切な時期の治療介入が必須であり、そのためには骨化症の早期診断や予後不良因子の解明が必要となる。上記、課題解決のため、①早期画像診断Project、②痛み研究P1ect、③予後改善Project（概要図 参照）。本研究では、先行AMED研究で作成した手術・保存レジストリを利活用し、さらに新規/追加調査を行うことで効率的に研究を推進する。 方法 これまで靱帯骨化症の人工知能（AI）研究、大規模画像縦断研究、住民コホートとの比較、痛みや生活習慣病コントロールに着目した研究はなく、新規性、独自性は非常に高い。またAMEDレジストリを利活用することにより症例収集や倫理審査が迅速に行え、かつ全国30施設以上の脊柱靱帯骨化症政策研究班（班長：山崎）、患者会の全面協力を得ることからprojectの実現性は高い。 期待される成果 ①AI技術により単純X線による診断精度の向上,②骨化症患者の痛み、QOLに関する実態を明らかにし、標準的な治療を確立,③AI技術、生活習慣病調査等により、骨化症患者の予後予測の確立、予後改善を目指す | |
| レジストリ情報 | ||
| 対象疾患/指定難病告示番号 | 後縦靱帯骨化症69 | |
| 目標症例数 | 500 例 | |
| 登録済み症例数 | 500 例 | |
| 研究実施期間 | 2021.4-2024.3 | |
| レジストリ名 | 後縦靱帯骨化症患者レジストリ | |
| レジストリの目的 | 自然歴調査;疫学研究 | |
| 調査項目 | 患者背景、診断名、家族歴、臨床情報 | |
| 第三者機関からの二次利用申請可否 | 不可 | |
| レジストリの企業利用について | 企業が利用することについては、患者の同意を取得していない | |
| 二次利用申請を受けた場合の対応方法 | ||
| レジストリURL | ||
| バイオレポジトリ情報 | ||
| なし | ||
| 担当者連絡先 | ||
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