Project/Area Number |
22K10030
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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 57040:Regenerative dentistry and dental engineering-related
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Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
Principal Investigator |
下岸 将博 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 助教 (60747913)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡辺 孝康 日本大学, 歯学部, 講師 (70725514)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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Keywords | 歯科インプラント / 細菌 |
Outline of Research at the Start |
歯科インプラント治療を受けた患者のインプラント周囲に付着しているプラークから、どのような細菌種が生息しているかを分析する。同時にその患者の生活習慣や持病といった個々の患者の状態を調査し、インプラント周囲に形成される多種の細菌の集合体である細菌叢がどのようなパラメータによって左右されるかを解析する。これにより、どのような生活習慣や持病を持っているとインプラント周囲に炎症が生じやすいか、病気へのかかりやすさ等といったリスク評価を可能にする。
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Outline of Annual Research Achievements |
この研究では、歯科インプラント治療を受けた患者のインプラント周囲に付着しているプラークからどのような細菌種が生息しているかを分析し、同時にその患者の生活習慣や持病といった個々の患者の状態を調査し、インプラント周囲に形成される多種の細菌の集合体である細菌叢がどのようなパラメータによって左右されるかを解析することにより、どのような生活習慣や持病を持っているとインプラント周囲に炎症が生じやすいか、病気へのかかりやすさ等といったリスク評価を可能にすることを目的としている。2022年度および2023年度では、1年以上前にインプラント治療を受け、現在も口腔内で機能しているインプラントを有する患者を対象として、インプラント周囲溝より細菌叢検体を採取し、同時にインプラント周囲ポケットの深さ、プロービング時の出血や排膿の有無、患者の既往歴、喫煙歴、飲酒嗜好、口腔清掃状況(回数、器具、薬剤)などの情報を収集した。採取した細菌叢検体より細菌DNAを抽出、16S rRNA遺伝子領域ライブラリを調製し、高速シーケンサーにて塩基配列を取得し、細菌叢検体に存在する細菌種の推定を行った。教師データとして使用する細菌叢データとインプラント周囲の健康状態および患者の全身状態に関するメタデータの蓄積を進め、いくつかの統計学的手法を用いてインプラント周囲疾患の発生・増悪リスクファクターと目される臨床パラメータの検討を行った。2024年度は細菌種の存在比率データを教師データとしてディープラーニングを適用し、インプラント周囲の健康状態に特有な細菌叢の構成を学習させ、病変ありと判別された患者が共通して有する疾患の治療歴や習癖、生活環境を多重比較解析によって特定することを目標としている。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
健常な状態にあるインプラント、および炎症の各段階にあるインプラントから細菌叢検体を回収する工程についてはおおむね順調に進行しているが、患者の口腔内環境を特徴付けると思われる全身疾患の内、罹患率がやや低いと思われるものについてはサンプル数の蓄積がやや難航している。
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Strategy for Future Research Activity |
現時点で保有している細菌叢および患者メタデータを基にしてディープラーニングを適用し、インプラント周囲の健康状態に特有な細菌叢の構成を学習させると同時に、罹患率はやや低いがインプラント周囲疾患のリスクファクターとして重要と思われる因子をもつ患者からのサンプル採取を並行して進めデータベースの充実を図る。
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