腸内細菌叢解析とAI予測モデルによるPMS/PMDDの革新的客観診断システムの開発

• Project/Area Number: 25K12709
• 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: Kindai University
• Principal Investigator: 武田 卓 近畿大学, 東洋医学研究所, 教授 (20301260)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 井上 史 近畿大学, 大学病院, 技術職員 (10935307) ; 甲斐 冴 近畿大学, 医学部, 助教 (70874254)
• 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: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 月経前症候群 / 腸内細菌叢

Outline of Research at the Start

PMS/PMDDは、女性の社会進出が進む現代において、対策の重要性はかつてないほど高まっている。しかし、PMS/PMDDの正確な病態は依然として不明であり、診断は主観的な症状に依存するしかない。うつ病などの精神疾患と脳・腸内細菌叢の関連性が注目され、脳科学における新たなパラダイムシフトが起きている。我々は、細菌叢分析を通じて、腸内細菌叢とPMSの関連性を明らかにしてきた。本研究では、予測系AIモデルを用いて、腸内細菌叢解析に基づくPMS/PMDD診断予測システムの開発を計画する。