臨床・遺伝的情報を用いた川崎病患者における高精度治療反応性予測モデルの開発

Research Project

Project/Area Number	20K08246
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 52050:Embryonic medicine and pediatrics-related
Research Institution	National Center for Child Health and Development
Principal Investigator	小林しのぶ国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 社会医学研究部, 研究員 (70451721)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2024-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2020: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	免疫グロブリン+プレドニゾロン初期併用療法 / 川崎病冠動脈病変 / 遺伝子多型 / 免疫グロブリン＋プレドニゾロン初期併用療法 / 川崎病 / 冠動脈病変
Outline of Research at the Start	川崎病は乳幼児期に好発する原因不明の血管炎症候群であり、国内では川崎病により約250名/年の冠動脈瘤合併患者が発生している。これまで治療反応性について遺伝的要因との関連は報告されているが、遺伝的要因と臨床的情報を加えた治療反応性予測モデルは存在しない。川崎病患者の特性に応じた最適な治療法を選択するための新たな診断・治療アルゴリズムの構築を目指し、川崎病の重症化に関連する候補遺伝子多型を抽出し、川崎病関連遺伝子多型に臨床的所見を加えた初期治療における新たな治療反応性予測モデルを作成し、検証する。
Outline of Annual Research Achievements	本研究の目的は、川崎病急性期における免疫グロブリン+プレドニゾロン（以下、IVIG+PSL）の初期併用療法を受けた患者（IVIG不応リスク患者）を対象に、遺伝学的情報と臨床情報を組み合わせた初期治療における新たな治療反応性予測モデルを構築することである。臨床情報のみならず遺伝子情報を含めることで、臨床的に使用可能でより予測精度の高い予後予測モデルを作成することを目指す。 2021年度において2012年12月～2021年4月の期間における既収集検体から「IVIG+PSLの初期治療を受けたIVIG不応リスク患者」359例を抽出しコホートを作成した。このコホートのDNA試料を収集しgenotypingを終了している。その後、Quality control (QC)を行い、Imputationを実施した。Imputation後の調整も行い最終的に解析対象となるgenotyping dataは 349samples、2975543variatns となった。臨床情報をもとに3種のアウトカムを設定し（24時間以内の発熱の有無、CAL合併症発生の有無、追加治療の有無）、GWAS解析を実施した。その結果、複数の有望なSNPが検出されている。今後、アノテーション等を実施し更なる解析を進めていく。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason COVID-19流行の影響もあり、協力施設での検体収集に遅れが発生した。サンプル回収をより多くするための各施設への働きかけを進めている。解析方針等、現状に応じた方策を慎重に検討し進める。
Strategy for Future Research Activity	現時点でサンプル数が少ないため、より多くのサンプル数を収集するために積極的にサンプル収集を協力施設に呼びかけ進めていく。あわせて解析結果から候補SNPを特定し臨床情報を併せた予測モデルの作成を目指す。成果の公表を積極的に行う予定である。

Report

(3 results)