人工知能を用いた膣内細菌叢による周産期合併症発症予測

• Project/Area Number: 25K12706
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56040:Obstetrics and gynecology-related
• Research Institution: Nara Medical University
• Principal Investigator: 前川 亮 奈良県立医科大学, 医学部, 講師 (90598749)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 脇 啓太 奈良県立医科大学, 医学部附属病院, 研究員 (00930710) ; 木村 麻衣 奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (30812333) ; 牧野 佑子 奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (40991675)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 膣細菌叢 / 周産期合併症 / Lactobacillus

Outline of Research at the Start

本研究では、まず妊娠初期の腟内細菌叢を対象に、16S rRNA解析を用いて詳細な細菌プロファイルを作成する。特に、腟内細菌叢の中で重要な役割を果たすLactobacillus属の「種」までの分類を独自の手法で確立し、各細菌の役割を明確にする。また、人工知能（機械学習）を用いて、妊娠初期の腟内細菌叢から周産期合併症の発症を予測するシステムの開発を行う。これにより、早期の治療介入が可能となり、妊産婦および児の予後改善に寄与することを目指す。本研究は、国内の妊娠初期の腟内細菌叢プロファイルを構築し、周産期合併症予測モデルを開発することで、我が国における周産期医療の質向上に貢献することが期待される。