劇症型心筋炎は、「血行動態の破綻を急激に来たし，致死的経過をとる急性心筋炎」と定義される稀な病態で、急性期死亡割合が30-40%と高く、救命に成功した場合でも心不全のため入退院を繰り返す症例がある。我々のグループは日本全国の循環器診療を対象とした大規模データベースを使用した先行研究により、世界最大の劇症型心筋炎データベース(JRFMレジストリー)を作成した。これにより多くの疫学データが明らかになったが、心筋炎およびその激症化機序については不明な部分が多く残されている。またJRFMレジストリーは臨床データと心臓病理画像のみの登録であるが、心エコーなど非侵襲的画像診断が心筋炎の診断や治療経過を評価する上で重要であることから、これらの画像データを含む新たなレジストリーの構築が望まれている。さらに、心筋炎の確定診断は心内膜心筋生検によるが、JRFM登録症例のうち急性期に確定診断に至っている例は47％に過ぎない。心筋生検が侵襲的であることが障壁になっていると考えられ、非侵襲的な心エコー画像から心筋炎の組織型予測が可能となれば、大きく診療の進歩に寄与するものと考えられる。本研究ではこれら課題を克服するために、病理画像と遺伝子・タンパク発現の解析を通じて新たな病態分子の同定を目指すとともに、慢性心筋炎のレジストリー研究とも連携したデータベースの構築を行うこと、また診断と治療方針決定の迅速化を図るため、心エコー画像から病理組織型をAIで予測する診断アルゴリズム開発を行うことを目標としている。初年度は、病理組織の未染色標本の収集を行い、一部の症例で遺伝子・タンパク発現解析に着手した。データベース構築は適切なプラットフォームを検証し、2年目の登録開始に向けた準備を行った。心エコー画像のAI解析については、画像処理の基本操作を自動化するプログラムを作成した。