このたび、株式会社Splinkは近畿大学と共同で実施した研究成果「Prediction of Amyloid-β Positivity by using FDG-PET」が、米国の専門誌『Clinical Nuclear Medicine』に掲載されました。本研究は、アルツハイマー病の早期発見と、その後の治療最適化に大きく寄与するものと期待されます。
本研究の概要
本研究では、深層学習によるFDG-PETを用いたAmyloid-β陽性の予測モデルを構築しました。3D残差畳み込みニューラルネットワーク（3DCNN）を用いて、FDG-PET 画像内の空間的特徴を直接学習しています。 その結果、本モデルの予測精度は、施設間差の調和処理の有無にかかわらず、平均AUC（Area Under the Curve）0.815と0.840を達成し、認知機能正常群ではそれぞれ0.801と0.834、認知症群ではそれぞれ0.777と0.745を記録しました。施設間差の調和処理への依存を減らして、アミロイド陽性をより堅牢に予測できることを実証しました。
今後の展望
弊社の開発した深層学習モデルを用いることで、施設ごとの撮像の差を軽減した予測モデル、そしてアミロイドPET以外の検査推定への応用が見込まれます。弊社は、アルツハイマー病をはじめとする神経変性疾患の早期診断および治療に貢献すべく、研究開発を推進してまいります。
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Clinical Nuclear Medicine（Vol.50, No.8, pp.707–713, August 2025）
A Robust Residual Three-dimensional Convolutional Neural Networks Model for Prediction of Amyloid-β Positivity by Using FDG-PET