| Project/Area Number |
21K08125
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 53020:Cardiology-related
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
加藤 武史 金沢大学, 附属病院, 助教 (90456418)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 心房細動 |
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| Outline of Research at the Start |
心房細動に対するリズム治療としてカテーテルアブレーションが急速に普及しているが、その再発率は依然として高いのが現状である。その原因として、個々の症例によって異なる心房の不整脈器質を評価する事なく、画一的な治療を行なっている事が考えられる。心房細動は全身の臓器との連関によりその器質を形成しており、末梢血がそのメディエータとして役割を果たしていることを、申請者らはこれまでに報告している。本研究では、カテーテルアブレーションを施行する心房細動患者の末梢血遺伝子発現を解析し、実際に心房で超高密度マッピングシステムを用いて客観的に評価した心房細動器質やアブレーション後の非再発率との関連を明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
心房細動は臨床で遭遇する最も頻度の高い持続性不整脈であり、高齢化社会の到来とともに、その患者数は2025年には100万人を超えることが予測されている。 心房細動患者に対する薬物による洞調律維持治療には限界があり、近年は新たな治療法としてカテーテルアブレーションが急速に広まっている。しかし、そのアブレーション治療後の非再発率は発作性心房細動で70%程度、持続性心房細動では50%程度にとどまっているのが現状である。再発の原因としては、不十分な焼灼による肺静脈―左房間の電導再開に加えて、患者によっては肺静脈以外にも心房細動のトリガーや基質が存在することが考えられる。したがって、心房細動に対する治療の質の向上のためには、個々の患者によって異なる心房の不整脈器質を正しく評価し、それに対応した治療戦略を立てる、一種の個別化医療 が必要と 考えられる。心房細動は全身の臓器との連関によりその器質(イオンチャネルの変化や線維化)を形成しており、末梢血がそのメディエータとして役割を果たしていることを、申請者らはこれまでに報告している。したがって、末梢血遺伝子発現の解析により心房細動の器質を予測し、治療法を最適化しうる可能 性が考えられる。本研究では、カテーテルアブレーションを施行する心房細動患者の末梢血遺伝子発現を解析し、実際に心房で超高密度マッピングシステムを用いて客観的に評価した心房細動器質やアブレーション後の非再発率との関連を明らかにする。2023年度にはマッピングシステムで得られたデータを解析し、心房細動基質に関係するパラメータの定量化を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナ禍の影響があり、前年度までの症例登録が遅れた影響により、本年度のマッピングデータの解析作業にも遅延が生じている。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続きマッピングデータの解析を行い、臨床的背景との関係を統計学的に明らかにする。
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