Development of a Novel Diagnostic Method for Peri-implantitis Using Clinical Data, Omics Analysis, and Artificial Intelligence

• Project/Area Number: 25K13046
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57040:Regenerative dentistry and dental engineering-related
• Research Institution: Institute of Science Tokyo
• Principal Investigator: 芝 多佳彦 東京科学大学, 大学院医歯学総合研究科, 講師 (90802306)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 安齋 達彦 東京科学大学, 総合研究院, 准教授 (20882054) ; 竹内 康雄 東京科学大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (60396968) ; 片桐 さやか 東京科学大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (60510352)
• 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: インプラント周囲炎 / Artificial Intelligence / オミクス解析 / 次世代シーケンサー / インプラント

Outline of Research at the Start

歯科インプラントは口腔機能を回復させる有効な治療法だが、インプラント周囲炎による組織破壊がインプラント喪失とQOL低下を招く。本疾患は細菌叢の乱れによる免疫応答で発症・進行する。申請者らは網羅的解析により特徴的な細菌種・機能遺伝子を報告してきたが、膨大なデータの解析には限界がある。そこで本研究では、臨床情報と網羅的な遺伝子・細菌情報にAI技術を組み合わせ、原因菌の同定と診断モデルの開発を行い、インプラント周囲炎の早期診断とリスク評価法の確立を目指す。