| Project/Area Number |
23K11323
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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 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Toyama Prefectural University |
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Principal Investigator |
大坂 一生 富山県立大学, 工学部, 准教授 (90550244)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
南保 英孝 金沢大学, 電子情報通信学系, 准教授 (30322118)
唐島 成宙 金沢大学, GS教育系, 准教授 (30801584)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 質量分析 / 毛髪 / メタボロミクス / イオンモビリティ / 質量分析法 / 毛髪メタボロミクス / 健康予測 / 疾患 |
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| Outline of Research at the Start |
ホルモン、アミノ酸、脂肪酸、脂質などの代謝物の量は、癌や生活習慣病等の病態によって変動する。本研究では、これら変動因子に依存しない代謝物総体解析(メタボロミクス)の基盤技術を提案する。検体として、過去の生体情報を含む毛髪に注目した。独自の金属薄膜表面支援レーザー脱離イオン化(MF-SALDI)/IM/MSイメージングで毛髪内代謝物を網羅局在解析し、上記の評価結果を考慮する人工知能の時系列予測によって正確な検査法や未来の健康・疾患の予測法を構築する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
ホルモン、アミノ酸、脂肪酸、脂質等の生体内の代謝物の量は、癌や生活習慣病等の疾患と密接に関係しており、疾患の病態により変動する。ホルモンであるアルドステロンやコルチゾールの過剰産生は、原発性アルドステロン症などの二次性高血圧症の原因となる。一般的に血液の代謝物の総体解析では液体クロマトグラフィー(LC)タンデム質量分析法 (LC/MS/MS)が用いられているが、代謝物量は食事やストレス、時間等により変化するため、正確な解釈・診断が困難な場合がある。そこで我々は、これらの変動因子に影響されない検体として、過去の生体情報を含有する毛髪に注目した。毛髪は頭皮の毛細血管から代謝物を取り込むため、1 cm/月で伸びる毛髪は1か月分/cmの情報を含む。このことから、毛髪は薬物犯罪捜査のために用いられている。学術研究ではこれまでに、1 cmの毛髪からストレスマーカーのコルチゾールが検出された報告がある。将来的に毛髪から正確な健康診断や疾患検査、詳細なメタボロミクス研究を行うためには、多種多様な代謝物における毛髪―血液組織間の移行や保持中の変化に関する知見が必要である。しかし、それらの組織内の代謝物の量の差や変化を検証した例はなく、その詳細は不明である。
我々は代謝物を一斉分析・定量分析できるLC/イオンモビリティ(IM) /質量分析(MS)法 (LC/IM/MS)と、毛髪代謝物を網羅局在分析できる独自の金属薄膜表面支援レーザー脱離イオン化(MF-SALDI) /MSイメージング法(MSI)を応用したMF-SALDI/IM/MSI法を開発した。これらを基盤技術として毛髪メタボロミクスを理解し、さらに毛髪の代謝物情報を人工知能技術で解析し、将来の健康を予測する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
既に報告されているLC/MS/MSのためのステロイドの前処理では、毛髪を洗浄してから溶媒で抽出された。本研究では毛髪からステロイドなどの代謝物をより効率的を抽出するために凍結粉砕を行った。また質量分析イメージングのための前処理としては、特別な装置を用いることなく毛髪をスライスする手法を確立した。それらの前処理法を用いて得られた試料を表面支援レーザー脱離イオン化質量分析法(SALDI/MS)や液体クロマトグラフィー質量分析法(LC/MS)によって分析した。その結果、それぞれ毛髪から抽出したいくつかのステロイドを検出することができた。さらに、この分析における検出感度を向上させるためにSALDI/MSの研究を行った。自作のミスト化学気相成長(CVD)システムを用いて試料上に金属薄膜を生成した。金属薄膜としては、亜鉛と銀について検証した。その試料をSALDI/MSすることで質量分析イメージングが可能なことを示した。この手法によって、脂質のフォスファチジルコリンやジアシルグリセロール等を検出することができた。ミストCVD法は大気圧下で金属塩溶液から金属薄膜を短時間で生成できる。またこの手法で作成された金属薄膜は表面に微細な構造を均一に持ち、UV光を吸収できる性質があった。そのため、SALDIのためのイオン化支援材として機能した。この手法は、SALDI質量分析イメージング法のための有用な前処理法となると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
毛髪をスライスする手法や粉砕して抽出する手法はそれぞれ確立できた。それらの手法で前処理した試料をMF-SALDI/IM/MSI法やLC/IM/MS法を用いて分析する。毛髪断面や粉砕して抽出された代謝物をそれらの手法で一斉網羅分析して、検出された代謝物をまとめる。代謝物が毛髪断面に少ない場合は検出感度が低くなる。その場合は、毛髪断面から代謝物成分の局在を維持しながらそれらを表面に抽出し、代謝物を分析するための前処理方法を検討して最適化する。毛髪のMF-SALDI/IM/MSIと血液と毛髪のLC/IM/MSのデータを比較評価も行う。
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