Elucidation of the etiology of postpartum depression through integrated genome-phenome analysis

• Project/Area Number: 23K27523
• Project/Area Number (Other): 23H02832 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52030:Psychiatry-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 富田 博秋 東北大学, 医学系研究科, 教授 (90295064)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 菊地 紗耶 東北大学, 大学病院, 講師 (40455837) ; 小林 奈津子 東北大学, 大学病院, 助教 (80535146)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2025: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2024: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2023: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000)
• Keywords: 産後うつ病 / ゲノム / 表現型 / 性ホルモン / 炎症性サイトカイン / 個別化予防 / サイトカイン / 機械学習

Outline of Research at the Start

産後うつ病は環境要因、性ホルモン等の身体要因、ゲノム要因等の複合で生じ、罹患へのゲノム要因の寄与率は50％前後と推算されている。本申請研究は、妊娠中から産後2年間の気分変動、性ホルモン、炎症性サイトカイン、血中代謝産物情報からなる多層的な表現型情報、すなわち「フェノーム」により、産後うつ病を類型化し、類型化された病態を規定するゲノム要因を特定することで、多因子要因からなる産後うつ病の病態解明を目指すものである。更に、妊娠中に採取できる生体情報を元に、産後2年間の母親の精神状態の経過を機械学習予測するアルゴリズムを確立し、産後うつ病の個別化予防技術開発の基盤となる知見と学理の確立を行う。