大学病院− 112 −岡田浩一1、井上勉1、友利浩司1、渡邊裕輔1、天野博明1、小坂井和歌子1、小澤栄人２1腎臓内科、２放射線科腎臓の形態および生理学的・病理学的側面（腎実質の酸素化および線維化）をMRIとAIを用いて多角的に評価し、病態および予後（eGFR slope）を非侵襲的に推定するシステムを開発中です。得意な技術（ノウハウ）臨床研究・既に多くの病院が所有している普及機（静磁場3.0テスラのMRI機器）のプログラムを工夫して、腎臓の機能的画像とされるblood oxygenation level dependent (BOLD) MRIおよびdiffusion weighted image（DWI）を撮像します。・BOLD MRIのT2* mapをAI診断し、慢性腎臓病の予後のマーカーであるeGFR slopeを予測します。DWIの解析では腎臓の線維化の程度が推定可能です。・腎生検不要、被曝なし、非侵襲的検査で、繰り返しの評価が可能です。・新薬の臨床試験の際に、①腎機能の悪化が予測される対象を選別可能、②腎臓の酸素化や線維化の変化を非侵襲的に繰り返し評価可能、③薬剤介入の効果を早期に判定可能、になると予想されます。臨床研究の小規模化・短期間化が期待できます。知的財産・論文・学会発表論文1.Inoue K, et al. Sci Rep. 2023;13(1):17361.2.Inoue T, et al. Sci Rep. 2021;11(1):22129.3.Ishikawa M, et al. Journal of medical imaging. 2022;9(2):024501.5.Sugiyama K, et al. Nephrol Dial Transplant. 2020;35(6):964-970.6.Hara Y, et al. Sci Rep. 2022;12(1):14776.7.Inoue T, et al. J Am Soc Nephrol. 2011;22(8):1429-1434.特許出願等（特願（国内）2020–172356、特2021008 出願番号: PCT/JP2021/037615）構成員研究概要MRIとAIによる腎評価システム腎臓内科教授岡田浩一キーワード慢性腎臓病機能的MRIAI予後予測病態評価
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