Advantages

■ 診断精度の向上：
- 従来の診断法と比較し NPSLE 患者をより高い精度（AUC 0.82）で識別し、診断のばらつきを低減する

■ 既存の機器およびデータの活用：
- 特別な画像診断装置を必要とせず、既存の頭部MRI（FLAIR）画像データを活用できる（過去のデータを含む）

Technology and Background

神経精神ループス（NPSLE）は、全身性エリテマトーデス（SLE）に伴う中枢神経系の合併症である。しかし、その症状が多様かつ非特異的であること、また診断に有用なバイオマーカーが存在しないことから、他の神経精神科的疾患との鑑別が困難であり、しばしば診断の遅れを招いている。従来の頭部MRI検査では、NPSLEに特異的な所見が得られないことが多く、診断は医師の経験と総合的な判断に頼らざるを得ず、その結果、診断精度にばらつきが生じていた。
本技術は、MRI画像に隠された構造的特徴をデータの形状として捉えるトポロジカルデータ解析（TDA）に着目している。画像のコントラスト強度を変化させ、病変領域における「穴」や「連結成分」といったトポロジカル構造の生成・消失パターンを定量化することで、NPSLEに特徴的な画像パターンを客観的に抽出し、診断精度を飛躍的に向上させることを目指している。
白質連結成分（穴）の周囲長（弧長）と面積を、被験者の年齢、脳血管疾患の既往歴、血清補体レベルと組み合わせることで、極めて高い精度での鑑別が可能であることが明らかになり、NPSLE患者と非NPSLE患者を区別するモデルとして非常に有用であることが証明された。

Current Stage

・NPSLE患者30名およびSLE患者30名の頭部MRI画像を用いた後ろ向き解析により、診断精度の有効性（AUC 0.82）が確認された。
・多施設共同研究および前向き検証を通じて一般化可能性の確認が行われ、良好な結果が得られた。

Partnering Models and Expectations

現在、以下の分野において本発明にご興味・ご関心をお持ちいただける企業様を募集しています。

(1) 医療画像解析ソフトウェア開発企業／脳MRI装置メーカー様へ：
■ ソフトウェアの共同開発：
- 本技術を用いてNPSLE診断支援アルゴリズムを実装するソフトウェア（スタンドアロン型または既存システムへの組み込み型）を共同開発することにご関心はございませんか？
■ SaMD（医療機器としてのソフトウェア）の規制承認支援：
- 開発したソフトウェアをSaMDとして市場に導入するための規制承認取得において、貴社の協力を求めています。規制申請における貴社の経験とノウハウを活かした協業を期待しています。

(2) 診断機器メーカー様へ：
■ SaMDの開発および規制承認支援：
- 本画像解析技術を新たな診断ツール（SaMD）として確立するため、製品開発および規制承認取得に向けた協力を希望しております。

長崎大学との秘密保持契約（NDA）締結後、未発表データ等の開示が可能です。研究者との直接面談や協議も手配可能です。
ご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

Principal Investigator

浦島 佳代子　助教（長崎大学 大学院医歯薬学総合研究科(医学系)）

Patents and Publications

Patent:
- PCT/JP2023/005474 (published in Japanese as WO2023/157920)

Publication:
- Urashima K, et al., PLoS One (2025) 20(8): e0329859.