Project/Area Number |
20K21696
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Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
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Research Institution | University of Tsukuba |
Principal Investigator |
野口 恵美子 筑波大学, 医学医療系, 教授 (40344882)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
檜澤 伸之 筑波大学, 医学医療系, 教授 (00301896)
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Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
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Keywords | 遺伝子型 / 嗜好品 / アレルギー / アレルギー疾患 / ゲノム / 発症予測 |
Outline of Research at the Start |
タバコやお酒などの嗜好品は個人によっては日常生活にかかせないものであるが、その健 康への影響について検討する研究ではランダム化を行うことが困難である。本研究では、喫煙や飲酒が健康、特にアレルギー疾患発症に与える影響についてランダム化試験の代替えとして近年提唱されている遺伝子型を操作変数として対象者をランダム化するメンデル無作為化法により、ランダム化比較試験と同等のエビデンスの創出に挑戦する。
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Outline of Annual Research Achievements |
タバコやお酒などの嗜好品は個人によっては日常生活にかかせないものであるが、その健康への影響について検討する研究ではランダム化を行うことが困難である。本研究では、喫煙や飲酒が健康、特にアレルギー疾患発症に与える影響についてランダム化試験の代替えとして近年提唱されている遺伝子型を操作変数として対象者をランダム化するメンデル無作為化法(Mendelian Randomization)により、ランダム化比較試験と同等のエビデンスの創出に挑戦する。 メンデル無作為化法(Davey Smith G, 2003, Int J Epidemiol)は、受精時に決定されて生涯不変である遺伝子多型を用いてランダム化を行う手法であり、暴露因子と関連する遺伝子型のデータがあれば、因果関係を考察できる点で近年注目を集めている。そこで本研究ではメンデル無作為化法の手法を用いて喫煙や飲酒等の嗜好品がアレルギー疾患発症やその関連形質に影響を与えるかについての検討を行う。 飲酒についてはアジア人種で飲酒習慣と強く関連していることが知られているALDH2のrs671およびADH1Bのrs1229984を操作変数として選択し、Two sample MR法を用いて解析を行った。喫煙については、既報で関連すると報告されている複数の形質について検討をすすめるとともに、複数の独立したサンプルを使用して操作変数となりうる遺伝子型の選定を行っている。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
飲酒については、成人発症の喘息と成人発症の食物アレルギーについてInverse-variance weighted methodを用いて解析を行ったがいずれの形質も関連は認められなかった(P>0.05)。喫煙については、妥当性のある操作変数の検討の探索に時間を要している。
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Strategy for Future Research Activity |
飲酒については、他のアレルギー関連形質についても同様に解析を行う。喫煙については、複数の既報と自施設で得られる解析結果に基づき、妥当性のある操作変数の選定を行う。
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