2019 Fiscal Year Research-status Report
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19K18843
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
佐々木 慎一 鳥取大学, 医学部附属病院, 講師 (30745849)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 白内障術後眼内炎 / 抗菌薬前房内投与 / 術中ヨード洗浄 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
眼内炎予防対策として、日本においては術前減菌法が標準的である。一方、諸外国においては抗菌薬前房内投与が広く用いられている。これらの予防対策の限界や有効性の検証を始めた。まず、術野の減菌を行う方法は、術前抗菌薬投与、術中ヨード洗浄がよく知られている。眼内炎の発症率を直接比較することは困難であるため、術野の細菌量を含めたprofileの評価を行ってきた。その結果、術中ヨード洗浄を行えば術前抗菌薬投与と同等程度の術野の減菌作用があることが判明してきた。
術後眼内炎においては、真の感染性眼内炎かToxic anterior segment syndrome(TASS)を含めた感染と関係のない現象かの判定は困難である。そこで感染性が疑われて手術や抗菌薬投与加療が行われた症例や連続症例を対象に、前房内あるいは硝子体内における細菌量や細菌叢profileの検証をはじめた。その結果、眼内炎が疑われた症例であってもシークエンシングによる細菌profileの検証をすすめると、感染性が否定的である事例がある程度存在することがわかってきた。
非感染性眼内炎においては、死菌を含めたさまざまな汚染物質によるTASS、あるいは抗菌薬自身による毒性の影響などの可能性がある。一方、本邦においても抗菌薬前房内投与が行われるようになってきており、これらの薬剤投与自体も炎症あるいは毒性を惹起する可能性がある。また、感染性眼内炎が疑われる場合、抗菌薬の眼内投与が一般に行われる。前房内投与に用いられる抗菌薬の中でもバンコマイシンやセフロキシムは、hemorrhagic occlusive retinal vasculitis (HORV)の原因になりえることが知られている。これらの抗菌薬自体の炎症惹起反応について解析をすすめるため、培養網膜血管内皮細胞を含めたin vitroの系を用いて分子機序の解明を進めつつある。
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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
眼内炎予防対策として、術中ヨード洗浄は、術前抗菌薬投与と非劣性の術野の減菌作用があることを見いだし、その詳細を検証している。
また、バンコマイシンやセフロキシムに曝露された細胞が誘導する炎症性サイトカインとしてIL-8 を見いだすことができている。
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| Strategy for Future Research Activity |
眼内炎予防対策手法として、これまで術中ヨード洗浄の洗浄の有効性が判明してきた。
一方、抗菌薬投与自体は、耐性菌増大に影響する可能性があり、なるべく使用しない方向になりつつあり、代替になる手法が考慮される必要がある。ヨードを用いた手法は耐性菌を考慮する必要がなく、代替法として有用である可能性がある。しかし、これまで推奨されてきた術前抗菌薬投与を含めた手法、さらには抗菌薬前房内投与などとの比較において詳細に検証する必要がある。
こうした検証の手法は、これまでは眼内炎発症率の比較に依存していた。しかしながら、眼内炎自体がまれであり、関連因子を探索するには十分な統計的検出力がえられないことが多い。本研究では、16S r-DNAを用いた細菌の定量やprofilingを用いることによりNを増やすことなく意義のある結果が得られると考えている。
実際の眼内炎の対応は、緊急対応となり、真に感染性であったのか、TASSなどの何らかの毒性により発症していたのかの判定は困難である。しかしながら、こうした眼内炎あるいはそれに類する事例への対応は、その原因により治療法や施設対応を含めまったく異なるものとなる。つまり、感染なのかそうでないのかをより明確に理解するためには、その関連因子の解析、細菌profileの理解、さらに毒性の分子病態の解明が不可欠と考えられる。より適切な予防を含めた眼内炎対応の構築のため、包括的な解析手法を用いることを予定している。このためには、さまざまな要因の寄与を組み入れうる人工知能によるモデルを検討対象とすることも予定している。
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