Project/Area Number |
22K12252
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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 62010:Life, health and medical informatics-related
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Research Institution | Kisarazu National College of Technology |
Principal Investigator |
SAPKOTA ACHYUT 木更津工業高等専門学校, 情報工学科, 教授 (70724706)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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Keywords | 血液凝固 / 血栓 / 出血 / 心血管疾患 / オミクス解析 |
Outline of Research at the Start |
心血管疾患の患者にとっては血液の状態を維持すること(凝固、出血等を起こさないような対策)は重要な課題である。本研究は、ゲノミクス、プロテオミクスとメタボロミクスの3種類の「オミクス」データ解析を用いて、血液凝固過程において様々な生体分子の総合的関連性を表現するトランスオミクス(Trans-omics)多層的ネットワークを構築することを目的とする。血液凝固過程の現在までの見方を根本的に変えること及び血液生化学と血液凝固の関連性をネットワーク的に可視化でき、新たな創薬と副作用の少ない治療法につなぐことを目指す本課題は社会的にも意義の高い課題である。
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Outline of Annual Research Achievements |
心血管疾患の患者にとって、血液の状態を維持すること(凝固や出血を防ぐなど)は重要な課題だ。現行の方法では、単に血液を強制的に凝固させてその時間を測定するだけで、血液そのものの生化学的特性や人体との包括的な関連性は考慮されていない。この結果、副作用の予防や効果的な薬物開発には限界が存在する。本研究では、血液凝固過程に関わる遺伝子、タンパク質、そして代謝物質に関する情報を用い、これらの分子の包括的な関連性を示す多層的なネットワークを表現することを目指す。 2022年度には、公開データベースと文献調査を活用して、関連する遺伝子とタンパク質のデータセットを収集した。これらのデータセットは、a)正常な状態、b)心血管疾患に関連する状態、およびc)心血管疾患以外の血液凝固や出血に関連する状態のものである。心血管疾患に関連する状態として、「冠動脈疾患」と「深部静脈血栓症」に関するデータを収集し、解析を行った。「心血管疾患以外でも血液凝固や出血に関連する状態」として、人工透析などの副作用で心血管疾患を引き起こす可能性のある糖尿病のデータを収集し、解析を行った。同様に、脳静脈血栓症の患者がてんかん発作を頻繁に起こすという先行研究があり、それに基づいててんかんのデータも解析に取り入れた。タンパク質の相互作用解析には、細部(アミノ酸配列)の整合性を用いて関連性を示す方法を提案し、検証を行った。この方法はタンパク質の相互作用だけでなく、遺伝子ネットワークの構築にも寄与した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
遺伝子とタンパク質のネットワークを作成する過程で、当初計画していた計算方法には一部制約があることが判明した。つまり、計算手法がデータの複雑さや多様性を完全に捉えることができなかった。そのため、新しい計算手法を開発し、その手法自体の検証が必要になった。これにより、ネットワークの完成は予定よりも多少遅れ、現在のところ、作成されたネットワークはまだ様々な疾患と症状を包括するものになってない。
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Strategy for Future Research Activity |
今後、 a)遺伝子とタンパク質に関するネットワークの完成度を向上させ、検証を進める。 b)並行して、代謝物質のデータ収集と解析を行い、代謝物質ネットワークを構築する。 c)これら3つのネットワークを結びつける数値モデルを作成し、多層的なネットワークの構築と検証を行う。
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