| Project/Area Number |
18K16150
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 54020:Connective tissue disease and allergy-related
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| Research Institution | Kyoto University (2021-2022)
Kobe University (2018-2020) |
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Principal Investigator |
Onishi Akira 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (60634269)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2020: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 関節リウマチ / 薬剤代謝関連遺伝子一塩基多型 / メトトレキサート / 予測モデル / 遺伝子一塩基多型 / メタ疫学 / メタ疫学研究 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In rheumatoid arthritis (RA), the efficacy and side effects of methotrexate (MTX), the first-line drug, vary widely among individuals. We comprehensively analyzed drug metabolism-related gene single nucleotide polymorphisms (SNPs) and constructed a prediction model of MTX efficacy and side effects, including clinical factors. To enhance the external validity of the model, polyglutamylated MTX (MTX-PG) concentrations were used to extract more biological SNPs.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は、コンパニオン診断試薬の作成において、基礎と臨床のデータを多角的に利用し、異なる研究レベルのデザインを融合させることを特徴としている。本研究によってより予測能の高い、外的妥当性の高いMTXの有効性、予測モデルを作成することができる。これにより、RAの治療の迅速な適正化・個別化が可能となり、疾患予後を改善させると考えられる。
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