| Project/Area Number |
18K16822
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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 56040:Obstetrics and gynecology-related
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| Research Institution | Fukuoka University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 腟内細菌叢 / 16S rRNA遺伝子 / 絨毛膜羊膜炎 / 切迫早産 / 早産 / 機械学習 / 妊娠延長期間 / 発達障害 / 腟内細菌叢解析 / デジタルPCR / 16SrDNA / Random Forest / 子宮内感染 / 膣マイクロバイオーム / マイクロバイオームプロファイル |
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| Outline of Final Research Achievements |
By analyzing the vaginal bacterial flora, we were able to identify targets in new preventive and therapeutic strategies for preterm birth and reach the stage of advocating new therapeutic methods using antibiotics.
Specifically, by combining vaginal metagenomic analysis and machine learning, we identified 20 species of bacteria associated with chorioamnionitis (CAM) that cause preterm birth and created a new scoring method. The high-risk (PCAM) group had a significantly shorter duration of pregnancy (median difference, 13 days) and a significantly higher frequency of developmental disorders in 3-year-old infants (PCAM, 28%; non-PCAM, 4%). We also identified a combination of antibacterial agents that are presumed to be able to prevent and treat CAM.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
妊娠婦人の子宮内感染は早産や胎児感染を引き起こします。感染を伴う早産例では、中・長期的な臓器障害を受けるリスクが高まります。本邦では、晩産化に伴うハイリスク妊娠率の増加や出生数の減少が深刻化するなかで、子宮内感染を予測し、適切に治療・管理し、一人でも多く健常な児を出生させることが強く求められています。
本研究では腟内フローラを解析することで子宮内感染のリスクを診断できることを明らかにしました。ターゲットとなる細菌群を同定でき、治療薬の候補も見つけることができました。本手法でCAMを予測し、治療することができれば、早産リスクを低減できるだけでなく、発達障害等のリスクも減らせる可能性があります。
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