(57)【要約】  ＱＳＩ法を用い、パルスシークエンスシステム、及びその条件を工夫し、Ｍｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、又はＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔをパラメータとすることにより、遅筋と速筋を区別することができる。非侵襲的に骨格筋をタイピングする方法を提供することができる。【選択図】図４
2018230690.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＭＲＩを用いた骨格筋の検査方法であって、
Ｑ−スペースイメージング（ＱＳＩ）を用い、
筋線維の直径を測定する検査方法。
【請求項２】
前記筋線維の細胞径が遅筋と速筋の違いを反映するものであり、
遅筋線維と速筋線維とを区別するものである請求項１記載の検査方法。
【請求項３】
ＭＲＩの撮像方法が、
Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ  Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｓｔｉｍｕｌａｔｅｄ  Ｅｃｈｏ（ＤＷ  ＳＴＥ）法である請求項１、又は２記載の検査方法。
【請求項４】
前記ＤＷ  ＳＴＥ法が、
ＴＥ（Ｅｃｈｏ  Ｔｉｍｅ、エコー時間）を短く設定し、拡散時間を延長することにより撮像を行っている請求項３記載の検査方法。
【請求項５】
前記ＤＷ  ＳＴＥ法において、
骨格筋構造が反映される十分な拡散時間（２００ｍｓ）よりさらに長い拡散時間（１０００ｍｓ程度）まで、
多段階で拡散時間を延長させデータ収集し、
アクアポリン（ＡＱＰ）４タンパク質により形成される速筋線維に特有な細胞膜の水分子交換構造を可視化し、
前記水分子交換構造の可視化によって、遅筋線維と速筋線維を可視化する請求項３又は４記載の検査方法。
【請求項６】
前記ＱＳＩが、
Ｍｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、又はＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔをパラメータとするものである請求項１〜５いずれか１項記載の検査方法。
【請求項７】
前記ＱＳＩが、
方向性の概念を取り入れテンソル計算を行うことにより、
ＱＳＩパラメータであるＭｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、又はＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、それぞれのλ１値（ａｘｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＡＤ））、λ２値、λ３値（ｒａｄｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＲＤ））、Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  Ａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ値（ＦＡ）、Ｍｅａｎ値（ＭＤ）を得て判定するものである請求項１〜６のいずれか１項記載の検査方法。
【請求項８】
請求項１〜７いずれか１項記載の検査方法を
適性スポーツの判定、又はサルコペニアの評価、競走馬の脚質の評価に用いることを特徴とする検査方法。
【請求項９】
ＭＲＩを用いた検査方法であって、
ＱＳＩを用い、
ＱＳＩパラメータを方向性の概念を取り入れたテンソル計算を行うことにより、
生体構造の解析に用いる検査方法。
【請求項１０】
ＭＲＩ装置を用い、
ＤＷ−ＳＴＥ法により得られた対象の各ボクセルにおけるデータから、
ｂ値、軸情報、拡散時間それぞれによるスペクトルを抽出し、
ＱＳＩ解析によるＭｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、又はＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔにおいて、それぞれのλ１値（ａｘｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＡＤ））、λ２値、λ３値（ｒａｄｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＲＤ））、Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  Ａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ値（ＦＡ）、Ｍｅａｎ値（ＭＤ）  の少なくともいずれか１つにより演算を行うステップと、
演算結果に基づき対象の状態を定量的に表すステップと、
をコンピューターに実行させるプログラム。
【請求項１１】
前記演算結果を画像として表示させるステップを、
コンピューターに実行させる請求項１０記載のプログラム。
【請求項１２】
前記対象が骨格筋であることを特徴とする請求項１０、又は１１記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
非侵襲的な手法によって、骨格筋のタイピングを行う方法に関する。特に、核磁気共鳴画像法（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｉｍａｇｉｎｇ、以下ＭＲＩと記載する。）を用いて骨格筋の遅筋、速筋を区別する評価方法に関する。特に、ｑ−ｓｐａｃｅ  ｉｍａｇｉｎｇ（以下ＱＳＩと記載する。）を用いて解析する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
骨格筋線維は遅筋線維と速筋線維の２つに大別される。遅筋は立ち上がりが遅いが持久力に優れる筋線維であり、速筋は俊敏な動作に対応できるが持久力に乏しい筋線維である。スポーツの種類によって求められる遅筋と速筋の比率は大きく異なると言われている。例えば、マラソンやノルディックスキーの選手であれば遅筋の比率が高く、パワーリフティングや短距離走の選手では速筋の比率が高いと言われている。【０００３】
遅筋と速筋の比率は、遺伝的要素が大きいと言われ、どのようなスポーツが適性スポーツであるかは、生後よりある程度決まっていると考えられている。したがって、本格的にスポーツを始める小児から青年期には、本人の自覚の有無にかかわらず適性スポーツは決まっている。【０００４】
遅筋線維と速筋線維は組織学的な検査が可能であるが、生検が必要であり、筋損傷を引き起こすことから通常行われることはない。遅筋と速筋の量や割合を非侵襲的に把握することができれば、適性スポーツや、トレーニング法の選択など、科学的な指標を判断基準とすることができる。【０００５】
また、高齢者は、筋肉量低下により日常生活動作（Ａｃｔｉｖｉｔｙ  ｏｆ  ｄａｉｌｙ  ｌｉｖｉｎｇ、ＡＤＬ）が低下する。特に、サルコペニアといわれるような重度の筋肉量低下は、寝たきりの原因ともなり、介護費用の増大を招くことから、大きな社会問題となっている。現在は筋ボリュームを測定しているが、より詳細な情報を得ることができれば、病態解明に役立ち、適切な予防介入、治療を行うことが可能となる。【０００６】
また、骨格筋が萎縮する疾患は、筋そのものに原因がある筋原性疾患と、筋に接合する末梢神経に原因がある神経原疾患とに大別される。従来は、筋原性疾患と神経原性疾患の鑑別診断は、生検によって行っていたが、非侵襲的な骨格筋のイメージング法があれば、病理検査の代替となり得る。【０００７】
ＭＲＩは水分子の拡散に着目し、方向性の強い組織を可視化する解析法である。ＱＳＩは、拡散強調撮像法（ｄｉｆｆｓｉｏｎ  ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｉｍａｇｉｎｇ、以下ＤＷＩと記載する。）のｂ値設定を可変させてデータを取得し、このデータに対してフーリエ変換を用いて解析するイメージング方法である（非特許文献１）。ＤＷＩもＱＳＩも水分子の拡散現象を反映した解析方法であるが、ＤＷＩは水分子が自由拡散するという前提で解析しているのに対し、ＱＳＩは制限拡散であるという前提で解析する方法である。【０００８】
生体内では、水分子が自由に拡散するということはなく、細胞膜やコラーゲン線維で形成される制限構造によって、拡散が制限された状態となっている。ＱＳＩは制限拡散下の水分子の挙動を解析する手法であり、水分子の分布の正規分布からの逸脱の程度を評価することができる。さらに、異方性拡散にも対応できるため、生体組織の制限拡散を詳細に解析することが可能である。【０００９】
ＱＳＩは、測定対象である水分子がどの程度の大きさの制限構造内に存在するかをマイクロメートル単位で測定することができる。ＱＳＩによって、マイクロサイズの構造情報を取得することができるため、脳神経疾患、椎間板変性などにおいて生体情報を取得する方法に応用されている（非特許文献２−４）。【００１０】
骨格筋においても、ＱＳＩを用いて解析したことが報告されている（非特許文献５、６）。非特許文献５には、舌の骨格筋をＱＳＩで解析し、線維束の方向性が分かることが開示されている。また、非特許文献６は、骨格筋でＱＳＩを用いることによって、どのような情報を取得し評価できるか、その可能性が論議されている（非特許文献６）。しかしながら、非特許文献５は、筋線維の方向性の解析であり、単一の筋細胞の構造を解析しているものではない。また、非特許文献６では、骨格筋を実際に測定、解析した結果が記載されているわけではなく、ＱＳＩの骨格筋への応用の可能性が記載されているに過ぎない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】Callaghan, P.T. et al., 1991, Nature,Vol.351, p.467-469.
【非特許文献２】Yamada, I. et al., 2015, Magn. Reson.Med., Vol.73, p.2262-2273.
【非特許文献３】Fujiyoshi, K. et al., 2016, J.Neurosci., Vol.36, p.2796-2808.
【非特許文献４】Nakashima, D. et al., 2017, ORS 2017Annual Meeting, Paper No.47.
【非特許文献５】Erik, N. et al., 2015, Biophys J.108(11): 2740-2749.
【非特許文献６】畑  純一、2012年、INNERVISION、Vol.27(3)、ｐ．28-29．
【非特許文献７】Stejskal, E.O. and Tanner, J.E.1965, J.Chem. Phys. Vol.42, p.288-292
【非特許文献８】Tanner, J.E., 1970, Vol.52, J. Chem.Phys. p.2523-2526.
【非特許文献９】Schroder, J.M. et al., 1978, ActaNeuropathol., Vol.43, p.169-178.
【非特許文献１０】Kern, H. et al, 2014, Front.Aging Neurosci., 6:189. doi:10.3389/fnagi.2014.00189. eCollection 2014.
【非特許文献１１】Kawamoto, Ｔ., 2003, Arch. Histol. Cytol., Vol.66(2), p.123-143.
【非特許文献１２】Schiaffino, S. & Reggiani, C.,2011, Phys. Rev., Vol.91, p.1447-1531.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明は、従来は病理検査などの組織を用いた解析により可視化を行っていた微細な組織構造を非侵襲的に解析することを課題とする。具体的には、ＱＳＩを用いて非侵襲的に骨格筋を評価する方法を確立することを課題とする。【００１３】
ＱＳＩを用いることによって、マイクロサイズの構造情報を解析することができることから、非侵襲的な手法で骨格筋の遅筋と速筋とを区別することができる。したがって、スポーツ医学において、適性スポーツの判定法、トレーニング方法の評価法を提供することができる。また、ヒトだけではなく、競走馬の脚質の評価など、骨格筋の性質を評価する方法を提供することができる。【００１４】
また、ＭＲＩを用いた非侵襲的な方法であることから、同一患者に対して繰り返し検査を行っても患者の負担にならない。したがって、経過観察が可能となることから、サルコペニア、骨格筋疾患の疾患鑑別などを行うことができるだけではなく、治療方法の評価などにおいて客観的な指標を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明は、ＭＲＩを用いた骨格筋の検査方法、及びプログラムに関する。
（１）ＭＲＩを用いた骨格筋の検査方法であって、Ｑ−スペースイメージング（ＱＳＩ）を用い、筋線維の細胞径を測定する検査方法。
（２）前記筋線維の細胞径が遅筋と速筋の違いを反映するものであり、遅筋線維と速筋線維とを区別するものである（１）記載の検査方法。
（３）ＭＲＩの撮像方法が、Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ  Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｓｔｉｍｕｌａｔｅｄ  Ｅｃｈｏ（ＤＷ  ＳＴＥ）法である（１）、又は（２）記載の検査方法。
（４）前記ＤＷ  ＳＴＥ法が、ＴＥ（Ｅｃｈｏ  Ｔｉｍｅ、エコー時間）を短く設定し、拡散時間を延長することにより撮像を行っている（３）記載の検査方法。
（５）前記ＤＷ  ＳＴＥ法において、骨格筋構造が反映される十分な拡散時間（２００ｍｓ）よりさらに長い拡散時間（１０００ｍｓ程度）まで、多段階で拡散時間を延長させデータ収集し、アクアポリン（ＡＱＰ）４タンパク質により形成される速筋線維に特有な細胞膜の水分子交換構造を可視化し、前記水分子交換構造の可視化によって、遅筋線維と速筋線維を可視化する（３）又は（４）記載の検査方法。
（６）前記ＱＳＩが、Ｍｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、又はＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔをパラメータとするものである（１）〜（５）いずれか１つ記載の検査方法。
（７）前記ＱＳＩが、方向性の概念を取り入れテンソル計算を行うことにより、ＱＳＩパラメータであるＭｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、又はＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、それぞれのλ１値（ａｘｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＡＤ））、λ２値、λ３値（ｒａｄｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＲＤ））、Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  Ａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ値（ＦＡ）、Ｍｅａｎ値（ＭＤ）を得て判定するものである（１）〜（６）のいずれか１つ記載の検査方法。
（８）（１）〜（７）いずれか１つ記載の検査方法を適性スポーツの判定、又はサルコペニアの評価、
（９）ＭＲＩを用いた検査方法であって、ＱＳＩを用い、ＱＳＩパラメータを方向性の概念を取り入れたテンソル計算を行うことにより、生体構造の解析に用いる検査方法。
（１０）ＭＲＩ装置を用い、ＤＷ−ＳＴＥ法により得られた対象の各ボクセルにおけるデータから、ｂ値、軸情報、拡散時間それぞれによるスペクトルを抽出し、ＱＳＩ解析によるＭｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、又はＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔにおいて、それぞれのλ１値（ａｘｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＡＤ））、λ２値、λ３値（ｒａｄｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＲＤ））、Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  Ａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ値（ＦＡ）、Ｍｅａｎ値（ＭＤ）の少なくともいずれか１つにより演算を行うステップと、演算結果に基づき対象の状態を定量的に表すステップとをコンピューターに実行させるプログラム。
（１１）前記演算結果を画像として表示させるステップを、コンピューターに実行させる（１０）記載のプログラム。
（１２）前記対象が骨格筋であることを特徴とする（１０）、又は（１１）記載のプログラム。【００１６】
ＭＲＩ検査という非侵襲的な方法によって、骨格筋を遅筋、速筋を区別して評価することができる。ＱＳＩを用いることによって、マイクロサイズの構造情報を解析し、骨格筋の評価を行うことが可能となることから、非侵襲検査でありながら、従来の方法よりも多くの情報を得ることができる。スポーツ医学、骨格筋疾患など、患者の負担が大きいために生検を行うことができなかった分野で生検と同等以上の情報を得ることができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】動物実験にて組織学的所見とＱＳＩパラメータを比較した図。
【図２】動物実験にて組織学的所見とＱＳＩパラメータを画像と重ね合わせて比較した図。
【図３】予め細孔サイズが既知である３種類のキャピラリーファントム（マイクロチャネルプレート：細孔径１００μｍ、２５μｍ、６μｍ）を用いて、テンソル計算後のＱＳＩパラメータの値を比較した図。Ｍｅａｎ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔのＡＤ、ＲＤ、ＦＡ、ＫｕｒｔｏｓｉｓのＡＤ、Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔのＦＡ、ＡＤ（＝λ１）にて、三者の差が明確になっている。
【図４】ヒトＱＳＩテンソル計算画像例。Ｔ２強調画像では黒いエリア内の差は明確でなく筋肉の部位ごとの差は認められないが、ＱＳＩを用いる事で、前脛骨筋：速筋優位と、ヒラメ筋：遅筋優位の差を明確に判別できる。
【図５】ヒトＱＳＩテンソル計算画像例。遅筋が多いマラソン選手と、速筋が多いパワーリフティング選手の差の比較。ヒラメ筋にてマラソン選手に存在する遅筋線維部位がパワーリフティング選手では、前脛骨筋に存在する速筋線維の信号値と同様のものに変化しており、パワーリフティング選手では遅筋が速筋化したことがわかる。
【図６】図５の筋肉ごとの差を棒グラフにしたもの。マラソン選手、パワーリフティング選手ともに、速筋線維優位部位（前脛骨筋）と遅筋線維優位部位（ヒラメ筋）の差が有意に存在（ｐ＜０．０１）し、さらに、パワーリフティング選手では遅筋線維優位部位が有意に速筋化（ｐ＜０．０１）していることがわかる。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
上述のように、生体情報をＱＳＩによって解析する手法は、脳神経系における脳内神経走行の評価や脱髄、悪性腫瘍の組織型の解析、椎間板変性の評価などで報告されている（非特許文献２−４）。しかしながら、骨格筋では、脳神経領域や椎間板領域と同様に信号を取得してパラメータ解析を行っても、遅筋と速筋を区別して検出することはできなかった。
【００１９】
そこで、骨格筋においてＱＳＩを適応させるため、パルスシークエンスシステムとその条件について鋭意検討を行った。その結果、骨格筋において遅筋と速筋とを区別して評価するためには、中枢神経領域や椎間板領域とは異なるパルスシークエンスシステムとその条件を用いる必要があることが明らかとなった。
【００２０】
拡散計測には主として、Ｐｕｌｓｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｓｐｉｎ  Ｅｃｈｏ法(ＰＧＳＥ法)の１つであるＤｉｆｆｕｓｉｏｎ  Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｓｐｉｎ  Ｅｃｈｏ（ＤＷ  ＳＥ法）（非特許文献７）とＤｉｆｆｕｓｉｏｎ  Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｓｔｉｍｕｌａｔｅｄ  Ｅｃｈｏ（ＤＷ  ＳＴＥ）法（非特許文献８）の２つの手法が用いられている。
【００２１】
信号強度は、ＤＷ  ＳＥ法はＤＷ  ＳＴＥ法の２倍であるため、通常はＤＷ  ＳＥ法が用いられている。したがって、ほぼ全てのシステムでＤＷ  ＳＥ法が用いられている。骨格筋は３０ｍｓという非常に短いＮＭＲ緩和特性値（Ｔ２−ｖａｌｕｅ）を持っており、ＤＷ  ＳＥ系の撮像法では信号減衰が著しく、良好な拡散計測は困難である。しかしながら、ＤＷ  ＳＴＥ系の撮像法では、対象組織のＮＭＲ緩和特性値がＴ１＞＞Ｔ２であるほど信号強度が高く測定されることから、骨格筋においては、ＤＷ  ＳＥ系のパルスシーケンスよりＤＷ  ＳＴＥ系の撮像法の方が非常に優位なパルスシークエンスシステムとなる。
【００２２】
数μｍサイズの中枢神経領域の細胞に比べ、骨格筋細胞は非常に細胞径が大きく３０−５０μｍ程度の径を有している（非特許文献９、１０）。したがって、骨格筋細胞内での拡散による水分子の移動は、神経細胞内とは大きく異なる。
【００２３】
ブラウン運動に基づく拡散による平均自乗距離ｒ（Ｍｅａｎ−ｓｑｕａｒｅ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ：ＭＳＤ）は次式１で表される。
【００２４】
［式１］
〈ｒ〉２＝６Ｄｔ（ｔ＝粒子の移動時間，Ｄ＝拡散係数）
【００２５】
この式よりＱＳＩを用いて骨格筋細胞を正確に評価する拡散時間を理論的に求めると、１００−２００ｍｓ程度の拡散時間が必要であることが算出される。ＤＷ  ＳＴＥ法ではＴＥ（Ｅｃｈｏ  Ｔｉｍｅ、エコー時間）を短く設定し、拡散時間（あるいは、Ｍｉｘｉｎｇ  Ｔｉｍｅ、間隔時間ともいう。）を延長することにより非常に長い拡散時間の設定を達成することが可能である。すなわち、ＤＷ  ＳＴＥ法では取得信号強度を維持したままこの非常に長い拡散時間の設定を可能としている。
【００２６】
骨格筋の運動機能の差の情報をＭＲＩで取得するために、従来にはないＱＳＩのパルスシークエンスシステムであるＤＷ  ＳＴＥ法を選択し、その条件としＴＥを短く、拡散時間を延長して信号を取得するという工夫を行い、その条件で信号を取得した。
【００２７】
ＭＲＩによって取得されたデータをもとに、ＱＳＩ法により解析する工程はすべてコンピュータープログラムによって実行される。具体的には、ＭＲＩ装置により得られた対象の骨格筋の各ボクセルにおけるデータから、ｂ値データ、軸情報、核酸時間を抽出し、Ｍｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、又はＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、それぞれのλ１値（ａｘｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＡＤ））、λ２値、λ３値（ｒａｄｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＲＤ））、Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  Ａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ値（ＦＡ）、Ｍｅａｎ値（ＭＤ）を算出する演算をコンピューターにより実行させる。さらに、演算結果に基づき対象の骨格筋の状態を定量的に数値として示したり、あるいは骨格筋の位置においてカラーマッピングなどの方法で可視化することができる。さらに、これらを２次元イメージでの表示するだけでなく、３次元でより分かりやすく表記することが出来る。
【００２８】
コンピューターに実行させる各値の算出方法はこの分野で用いられている一般的な方法による（例えば、非特許文献１、２）。ＱＳＩ法では、それぞれのベクトル方向の数ステップ分の信号値から信号減衰曲線を導き出して逆フーリエ変換して確率変異確率分布を作成する。そのうえで、Ｍｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔを算出し、テンソル計算してそれぞれのλ１値（ａｘｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＡＤ））、λ２値、λ３値（ｒａｄｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＲＤ））、Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ
Ａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ値（ＦＡ）、Ｍｅａｎ値（ＭＤ）を算出する。
【００２９】
ＱＳＩパラメータをテンソル計算することは今までに報告がなく、本発明者らが初めて骨格筋の判別に適用できることを見出したものである。骨格筋だけではなく、骨格筋のような制限構造を持つ生体構造、例えば、神経細胞や、腸管細胞など上皮細胞、肝細胞、椎間板や、軟骨等の細胞外マトリックスなどにも応用可能である。また、以下の測定例でも示しているように、生体だけではなく、細孔の孔径を測定することも可能であることから、工業的な応用も可能である。
【００３０】
以下にデータを示しながら、本発明について詳細に説明する。
マウス前脛骨筋は速筋に富んだ骨格筋であり、ヒラメ筋は遅筋に富んでいることが、組織染色像の解析から知られている。図１左の写真は、マウス後肢の腓腹部のＭＲＩ  Ｔ１強調画像による水平断を示したものである。図１左に示すように、従来法であるＭＲＩ  Ｔ１強調画像では、遅筋と速筋を区別して表示することはできなかった。そこで、この領域の速筋と遅筋と区別できるように、上記のようにＭＲＩの設定を工夫して解析を行った。
【００３１】
ＭＲＩ機器は、７テスラ  ＭＲＩ（Ｂｉｏｓｐｅｃ  ７０／１６  ＭＲＩ；Ｂｒｕｋｅｒ  ＢｉｏＳｐｉｎ  Ｅｔｔｌｉｎｇｅｎ）を用い、マウス（Ｃ５７ＢＬ／６Ｊ、オス、１２週齢）を２．０％イソフルラン（Ａｂｂｏｔｔ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ）に酸素と空気を混合させ麻酔し、うつ伏せの姿勢で、以下の撮像条件によって、撮像を行った。
【００３２】
撮像法、撮像条件：ＤＷ  ＳＴＥ  ｍｅｔｈｏｄ：ｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ  ｔｉｍｅ（ＴＲ）／ｅｃｈｏ  ｔｉｍｅ（ＴＥ）、４０００／１２．６ｍｓ；Δ／δ、１０１．２／３．６ｍｓ；ｉｎｐｕｔ  ｍａｘ  ｂ−ｖａｌｕｅ、０−４０００ｓ／ｍｍ２；ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  ｖｉｅｗ（ＦＯＶ）、１００×１００μｍ２；ｍａｔｒｉｘ  ｓｉｚｅ、１６０×１６０；ｓｌｉｃｅ  ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ、１ｍｍ；ｍｏｔｉｏｎ  ｐｒｏｂｉｎｇ  ｇｒａｄｉｅｎｔ（ＭＰＧ）ｍｏｍｅｎｔ、ｔｗｏ  ａｘｅｓ（ｘ  ａｎｄ  ｙ）
【００３３】
速筋の細胞径は遅筋よりも太いことから、この差を検知できるように、上述のように設定を工夫した。すなわち、以下に示す速筋と遅筋の区別は筋細胞の細胞径を評価する方法である。
【００３４】
図１右のグラフはマウス前脛骨筋、ヒラメ筋の組織学的所見とＱＳＩで得られた結果を比較したものである。組織学的所見は、ＭＲＩによって撮像を行った同一のマウスを灌流固定し、川本法（非特許文献１１）により凍結切片を作製して得た。
【００３５】
凍結切片は４％パラホルムアルデヒドにより室温で１５分間固定し、メタノールで−２０℃１０分間、後固定して常法により免疫染色を行った。一次抗体としてモノクローナル抗体ＢＡ−Ｄ５（ミオシン重鎖  タイプＩに特異的な抗体、ＤＳＨＢ  Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅ）、ＳＣ−７１（ミオシン重鎖  タイプＩＩＡに特異的な抗体、ＤＳＨＢ  Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅ）、ＢＦ−Ｆ３（ミオシン重鎖  タイプＩＩＢに特異的な抗体、ＤＳＨＢ  Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅ）を用い、ＢＡ−Ｄ５、ＳＣ−７１、ＢＦ−Ｆ３各モノクローナル抗体のＩｓｏｔｙｐｅが異なることを利用して、同一切片にて三重染色を行い、遅筋線維（タイプ  Ｉ線維）と速筋線維（タイプ  ＩＩａ、ｂ線維）を区別して顕微鏡観察を行い、遅筋線維と速筋線維の細胞径を測定した。
【００３６】
ＱＳＩ法において種々のパラメータを検討した結果、Ｍｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔをパラメータとした場合に、遅筋と速筋とを区別して検知できることがわかった（図１右）。どちらのパラメータを用いた場合でも、組織染色と同程度に遅筋、速筋の細胞径差を区別することができる。
【００３７】
また、Ｍｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔをパラメータとした場合には、筋線維の細胞径を求めることができる。機器が異なる場合には、パラメータによっては解析した値が比較検討ができない場合もある。しかし、Ｍｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔをパラメータとした場合には、機器によらない普遍的な値として算出することができるので、異なる施設で得られた値を相互比較して解析することができる。
【００３８】
図２は、解析した値をＴ１強調画像に重ね合わせたものである。染色による画像（図２左）と、ＱＳＩのＭｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ（図２中央）、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ（図２右）により得た結果は非常に良い一致を示すことが明らかである。従来では、運動機能差である遅筋、速筋をＭＲＩによる解析では区別することができなかった。本実施例に示す方法によれば、遅筋、速筋の差を筋線維の細胞径として捉え、区別してイメージングを行うことができる。
【００３９】
上記示した動物での結果をさらにヒトに応用する際には、より感度の高い方法が好ましい。以下に示すアクアポリン４（ＡＱＰ４）の機能差を可視化する方法や、テンソル計算処理をすることによって、ＱＳＩを用いてより詳細な解析を行うことができる。
【００４０】
細胞膜タンパクであるＡＱＰ４は筋線維タイプの中でも、解糖系速筋線維と酸化−解糖系速筋線維の線維膜（速筋線維）にて強力に発現し、細胞内への水分子流入を促進している（非特許文献１２）。ＡＱＰ４タンパク質は、水分子の細胞内外交換を高速に行うことを可能とする。この機能差をコントラストに反映することで、ＡＱＰ４機能の差、速筋線維、遅筋線維の違いを区別することが可能となる。この差をコントラストに反映させるためには、前述したＤＷ  ＳＴＥ法における骨格筋構造を反映させるのに十分な拡散時間（２００ｍｓ）よりもさらに長い拡散時間（１０００ｍｓ程度）まで、拡散時間を多段階的に延長させデータ収集する必要がある。
【００４１】
また、前記ＱＳＩに、今まで存在しなかった方向性の概念を取り入れテンソル計算を行うことで、通常のＱＳＩパラメータ（Ｍｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ）よりさらに感度の高い値を得ることができる。すなわち、通常のＱＳＩパラメータ（Ｍｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ）、それぞれのλ１値（ａｘｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＡＤ））、λ２値、λ３値（ｒａｄｉａｌ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ＲＤ））、Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  Ａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ値（ＦＡ）、Ｍｅａｎ値（ＭＤ）を得る事ができる。遅筋と速筋の違いは、細胞径の違いとして判別することができる。これらの値を用いて解析することにより、細胞径の違い、すなわち、筋肉の質を細かく判別できることが分かった。
【００４２】
また、前記ＱＳＩに、今まで存在しなかった方向性の概念を取り入れテンソル計算を行うことで、通常のＱＳＩパラメータ（Ｍｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ）よりさらに感度の高い値を得ることができる。すなわち、通常のＱＳＩパラメータ（Ｍｅａｎ  Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ、Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ）のλ１値（ａｘｉａｌ  ｄｉｆｆｕｓｉｖｉｔｙ（ＡＤ）と同義である）、λ２値、λ３値、Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  ａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ（ＦＡ）値、ｍｅａｎ  ｄｉｆｆｕｓｉｖｉｔｙ（ＭＤ）値、ｒａｄｉａｌ  ｄｉｆｆｕｓｉｖｉｔｙ（ＲＤ）値を得る事ができる。遅筋と速筋の違いは、細胞径の違いとして判別することができる。これらの値を用いて解析することにより、細胞径の違い、すなわち、筋肉の質を細かく判別できることが分かった。
【００４３】
まず制限構造が既知の細孔ファントムを用いた解析結果を示す。３種類のキャピラリーファントム（マイクロチャネルプレート：細孔径１００μｍ、２５μｍ、６μｍ）を用いて、テンソル計算後のＱＳＩパラメータの値を比較した結果を表１、図３に示す。細孔径にしたがって、ＱＳＩパラメータが増加、あるいは減少していれば、制限構造の大きさを反映した解析方法である可能性が高い。図３に示すように、Ｍｅａｎ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔのＡＤ、ＲＤ、ＦＡ、ＫｕｒｔｏｓｉｓのＡＤ、Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｔ  ｚｅｒｏ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔのＦＡ、ＡＤ（＝λ１）では、細孔径とＱＳＩパラメータに相関が見られる。３つの細孔径の差が明確になっており、これらのパラメータがヒトでの解析に有用である可能性が示唆された。
【００４４】
【表１】
2018230690.tif 000003
【００４５】
次にヒトを対象として解析した結果を示す（図４）。ヒトの下腿部を通常使用されるＴ２強調画像、及びＱＳＩで解析を行った。図４は、ヒトの下腿部の水平断を示したものである。上段に示したＴ２強調画像では黒いエリア内の差は明確でなく筋肉の部位ごとの差は認められないが、下段に示したＱＳＩを用いた解析では、速筋優位な前脛骨筋と、遅筋優位なヒラメ筋の差を明確に判別できた。
【００４６】
さらに、遅筋が多いマラソン選手と、速筋が多いパワーリフティング選手で、同様に解析を行った（図５）。上段はＴ２強調画像を、下段はＱＳＩによるＦＡマッピング画像を示す。ＱＳＩを用いた解析では、ヒラメ筋において、マラソン選手に存在する遅筋線維部位が、パワーリフティング選手では前脛骨筋に存在する速筋線維の信号値と同様のものに変化している。すなわち、パワーリフティング選手では、遅筋の多いヒラメ筋の領域でも、筋線維径が大きくなっており、遅筋が速筋化していることがわかる。
【００４７】
図６は図５に示した画像結果を定量化したものである。マラソン選手、パワーリフティング選手ともに、速筋線維優位部位（前脛骨筋）と遅筋線維優位部位（ヒラメ筋）に有意な差が存在（ｐ＜０．０１）するとともに、パワーリフティング選手では、マラソン選手と比較して、遅筋線維優位部位が有意に肥大化しており（ｐ＜０．０１）、速筋化していることがわかった。
【００４８】
ＭＲＩによる検査では、一部分についてのみ検査を行う組織学的検査と異なり、断層画像をあらゆる角度で表示することができることから、三次元的に評価することが可能である。したがって、得られる情報量が従来の組織染色による方法に較べて格段に増加する。
【００４９】
従来は、骨格筋の検査は侵襲的な病理学的検査を行う以外にはなかったが、本方法では、非侵襲的検査であるＭＲＩで検査を行うことができることから、経時的に繰り返して検査を行っても患者の負担にはならない。したがって、リハビリによる筋量の増加、スポーツによる筋量の増加を経時的に観察することができる。さらに、遅筋、速筋のどちらが増加しているかなど、より詳細な情報を得ることが可能となる。
【００５０】
また、この解析方法は、筋線維の太さを感知していることから、スポーツ選手では、筋肉の強さなどパワー値換算も可能である。したがって、トレーニングの成果を客観的な値として示すことができる。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
非侵襲的な検査により、骨格筋における遅筋、速筋の判別や、筋肉量の変化を解析することができる。したがって、スポーツ医学、骨格筋疾患の鑑別、サルコペニア、リハビリなどにおける筋肉量の増減など骨格筋を客観的に評価することができる。【００５２】
また、筋肉痛などトレーニングによって起こる様々な筋肉の故障も客観的な数値として評価できる可能性がある。故障後のトレーニングの開始時期などは、今まで症状や経験から判断していた。しかし、今後、骨格筋の状態を客観的な数値として判定することができることから、従来は症状から推測していた事象を客観的な数値や画像により判断することが可能となる。【００５３】
腰痛や関節痛を伴う椎間板や関節周囲神経障害に伴う傍脊柱筋および大腰筋筋線維の変化など、従来では探知できなかった微小神経障害による筋線維の変化を捉えることが可能となる。以上の事柄をヒトだけでなく、競走馬など、脚質に差がある動物の評価にも同様に使用可能である。
【図１】
2018230690.tif 000004
【図２】
2018230690.tif 000005
【図３】
2018230690.tif 000006
【図４】
2018230690.tif 000007
【図５】
2018230690.tif 000008
【図６】
2018230690.tif 000009
【国際調査報告】
2018230690.tif 000010
2018230690.tif 000011
2018230690.tif 000012