2022 Fiscal Year Annual Research Report
Investigation of transcriptional activity of microbiota for causing peri-implantitis
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20K18567
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
渡辺 孝康 日本大学, 歯学部, 講師 (70725514)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | インプラント周囲炎 / 細菌叢 / メタトランスクリプトーム / 機械学習 / ディープラーニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度までに4名の検体採取を終えていたが、今年度には追加採取で計10名の検体を得て、細菌RNAの抽出、混入核酸の除去、ライブラリ調製を行い、塩基配列情報を取得した。当該実験時の各種条件は、データの質・量に問題がないことを昨年度に検討した方法を用いた。次いで、公的データベースの中でも遺伝子機能分類に特化したものに対して、塩基配列とその翻訳によるアミノ酸配列の類似性検索を行い、検体中の遺伝子発現組成を推定した。この結果、特定の代謝機能を担う遺伝子の発現割合が全検体で明らかに高く、その推移は時系列的にも大きな変化がなかった。一方、発現割合が低い遺伝子群の中には、時系列的に発現割合が単調増加ないし単調減少するものがあった。以上から、遺伝子発現の時系列的変化を伴いながら、インプラント周囲細菌叢が形成されていくものと推察された。加えて、遺伝子機能と分類学的位置の双方を収載したデータベースにて、遺伝子発現を担う細菌の種類を推定したところ、一般的にインプラント周囲炎等にみられる細菌門は検出割合が高かったが、その構成比は検体により様々であり、時系列的な変化のパターンは被験者により多様性があった。以上から、細菌叢形成に伴って遺伝子発現の様相は変化していくが、それを主体的に担う細菌の種類は患者ごとに多様であることが推察された。
補助事業期間全体としては、まずインプラント体埋入後の細菌叢検体からのRNA抽出条件検討を行った。一方、公共データベースより取得した塩基配列データに対して機械学習を適用し、炎症性疾患という属性を高精度に識別し得ることが示唆された。次いで、インプラント体を埋入予定の10名について検体中の細菌遺伝子の発現割合を調べた結果、遺伝子組成ならびにそれを担う細菌の種類の時系列的な変化を明らかにした。以上の成果は、インプラント周囲炎の発症・進行をコントロールする上での基礎的情報となり得る。
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Research Products
(3 results)
