トランスクリプトーム解析から展開するパターン認識を応用した病態解析法の基盤構築
Project/Area Number |
22K09164
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 55060:Emergency medicine-related
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Research Institution | Nagasaki University |
Principal Investigator |
田島 吾郎 長崎大学, 病院(医学系), 准教授 (00437427)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上村 恵理 長崎大学, 病院(医学系), 助教 (20850647)
梅原 敬弘 産業医科大学, 医学部, 准教授 (60617421)
池松 和哉 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 教授 (80332857)
田崎 修 長崎大学, 病院(医学系), 教授 (90346221)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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Keywords | 全身性炎症 / 敗血症 / 熱傷 / 遺伝子 / パターン |
Outline of Research at the Start |
重症患者の病態や治療において‘炎症と抗炎症のバランス’が重要であると言われるが、そのバランスを評価できる方法はない。複雑な炎症病態を評価するには単独のマーカーによるアプローチでは限界があり、複数マーカーの活性化のバランス(=パターン)を評価する新たな方法が必要である。本研究ではパターン認識理論に基づいて、次世代シーケンサーを用いて炎症病態をパターンとして評価・診断する方法を確立することを目的とする。パターンによる評価法が確立できれば、重症炎症病態の免疫システムそのものを評価できる新たな病態解析法となり新規治療へのアプローチが可能になると考える。
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Outline of Annual Research Achievements |
これまでの先行研究でC57BL/6マウスのSham、敗血症モデル(18 G, 25 G針による盲腸結紮穿孔モデル:CLP18,25)、広範囲熱傷モデル(30%, 10%のⅢ度熱傷モデル:Burn30,10)において、受傷24時間後の白血球のRNAシーケンスを施行した。今年度はバイオインフォマティクス解析をStrand NGS(Strand Life Sciences Pvt. Ltd., Bangalore, India)を用いて解析をい、NGS後の統計解析で157のmRNAで5群間に有意差を認めた(ANOVA p<0.05)。そしてGO解析、Pathway解析で抽出した6つの遺伝子群(Ngp, Clec4e, Camp, S100a9, Cd14、Hspa1b)に対してqPCRを施行し、CLPでNgp, Clec4e, Camp, S100a9, Cd14(p<0.05)、BurnでHspa1bが著明な上昇を示した(p<0.05)。これらの遺伝子群の発現に対する判別分析では重症度と無関係に各病態を100%判別可能で、トランスクリプトーム解析で抽出した遺伝子発現パターンによる新たな病態判別法の可能性が示唆された(第50回日本救急医学会総会で発表)。さらに、sham、Burn、CLPの病態ごとに3群での解析も進め、重症度と無関係に病態間のみで比較すると1170のmRNAで3群間に有意差を認めた(ANOVA p<0.05)。shamと比較してCLPでは875、Burnでは152のmRNAが2倍以上に発現していることがわかった。また、shamと比較してCLPでは764、Burnでは41のmRNAの発現が1/2以下に低下していた。またBurn と比較してCLPでは900の遺伝子が2倍以上、820の遺伝子が1/2以下に低下していた。今後は病態判別にさらに有用な遺伝子を探索して、新たな病態判別法の開発を進める予定である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
動物実験においては、敗血症、熱傷モデルにおけるトランスクリプトーム解析で抽出した遺伝子発現パターンにより病態を判別できることを明かとした。しかし、臨床業務の多忙、マンパワー不足のため、蛋白レベルでの発現パターンの解析ができておらず、新たなターゲット遺伝子の探索が進められておらず、臨床検体を用いた研究も上記臨床業務の多忙と発熱患者の検体が集まっていないことにより研究が遅れている。
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Strategy for Future Research Activity |
敗血症、熱傷モデルにおけるトランスクリプトーム解析で抽出した遺伝子発現パターンにより病態を判別できることを明かとしたが、今後はNGSで網羅的に探索した結果より新たな病態に特徴的なマーカーの探索を行っていく予定である。また、蛋白発現については測定系を確立して測定を進めていく。また、臨床検体の収集を進めて、発熱患者の末梢血白血球における遺伝子発現について、動物モデルと同様に解析を進める予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(1 results)