MRI画像のビッグデータとリハビリテーション医療への活用—構造・機能・代謝推定の多様な展開

はじめに

　日本は人口あたりのmagnetic resonance imaging（MRI）装置数が世界最多であり^1），医療現場には膨大な画像データが蓄積されている．これまでMRIは主に形態学的な診断に用いられてきたが，近年の技術革新により，生体の巨視的構造，微細構造，機能的ネットワーク，そして細胞レベルの代謝変化を多角的に捉えることが可能となった．海外では英国のUK Biobankが約10万人規模の脳・全身MRIデータを収集し，大規模画像疫学研究の先駆けとなっている^2,3）．国内においても，画像診断ナショナルデータベースであるJapan Medical Image Database（J-MID）が約5億件の医用画像を蓄積し^4,5），日本発のMRIビッグデータ研究の基盤が整いつつある．

　これらの多角的な画像情報をビッグデータとして解析することは，リハビリテーション医療における予後予測や介入戦略の最適化において，きわめて重要な役割を果たす．本稿では，MRIが捉える多角的情報を整理したうえで，脳科学および筋骨格系の観点からリハビリテーション関連研究の展開を概観する．