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2023 Fiscal Year Research-status Report

経時的遺伝子発現解析を用いた敗血症慢性重症経過の病態解明と予測モデル構築

Research Project

Project/Area Number 21K09067
Research InstitutionTokyo Medical and Dental University

Principal Investigator

内御堂 亮  東京医科歯科大学, 東京医科歯科大学病院, 助教 (70883643)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 長谷川 嵩矩  東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 准教授 (80753756)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2025-03-31
Keywords重症新型コロナウィルス感染症による敗血症 / 代謝障害の経時的な解析 / 敗血症
Outline of Annual Research Achievements

令和5年度は引き続き敗血症を呈した重症新型コロナ肺炎患者の血漿を利用した血中代謝物の網羅的な解析(以下、メタボローム解析)を実施した。代謝異常の中でも遺伝子発現と相関関係の強いものを特定することができた。同内容を第51回日本集中治療学会で発表した。特定のアミノ酸や赤血球産生に関連する代謝経路が、死亡患者で特に障害されていることや、集中治療室に長期に滞在する患者は早期に病状が改善して集中治療室から退室する患者と比較して、炎症が持続しそれに伴って脂質代謝経路が障害され続けていることも分かった。
また東京医科歯科大学疾患バイオリソースセンターとともに、東京医科歯科大学病院集中治療室に入室した敗血症患者の血液検体の取得体制を整えた。検体取得を開始し、現在14症例、32検体を取得している。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

研究開始年度である令和3年度は新型コロナウィルス感染症によるパンデミックの影響で、当初の想定とは異なり、集中治療室は主に重症新型コロナウィルス感染症による敗血症を呈した患者の対応を行っており、新型コロナウィルス感染症患者から遺伝子発現データを取ることは研究室の感染対策機能の制限から困難であったため、遺伝子発現解析の基礎データとして、血漿中の代謝産物の解析を重症新型コロナウィルス感染症患者の血液検体に対して行った。この代謝産物の解析は遺伝子発現解析の基礎となると同時に、いずれは遺伝子発現データと統合して解析することでより敗血症病態の解明を進めることができる。
実際の解析結果として、特定のアミノ酸や赤血球産生に関連する代謝経路が、死亡患者で特に障害されていることや、集中治療室に長期に滞在する患者は早期に病状が改善して集中治療室から退室する患者と比較して、炎症が持続しそれに伴って脂質代謝経路が障害され続けていることも分かった。
また、令和4年度は令和3年度に作成・整備した臨床データ解析のためのデータ運用プラットフォームを用いてデータの取得と整備を行った。本研究の目的である経時的な遺伝子発現解析を実施する上で、臨床経時データの取得は必須であり、コンピューターによるデータ送受信・データ解析の半自動化により、データの取得や解析を開始することができたが、改善点の対応に時間を要した。よりスムーズな運用に向けて、コンピュータープログラミングを利用して、引き続きデータ運用プラットフォームを整備していく必要性がある。
令和5年度は引き続き敗血症を呈した重症COVID-19を対象とした代謝以上の研究を継続し、学会発表も行なった。また、東京医科歯科大学疾患バイオリソースセンターとともに、東京医科歯科大学病院集中治療室に入室した敗血症患者の血液検体の取得体制を整えた。順調に検体採取が実施されている。

Strategy for Future Research Activity

本研究の目的は、集中治療室に入室するような重症の感染症患者において、遺伝子発現の変動が経時的にどのように起こっているかについてをネットワーク分析や深層学習など高度な手法を使って解析することである。2021年度、2022年度は、新型コロナウィルス感染症によるパンデミックの影響で、患者検体を取得することが難しく当初の予定通りに進まなかったが、2023年度は検体採取を開始することができ、現在までに14症例、32検体の検体取得を実施した。
今後の方針として、引き続き、患者血液検体を持続的かつ安定的に採取し管理していく。そして血液検体から遺伝子発現情報としてのRNAを抽出し、次世代型シークエンサーにより遺伝子発現定量を行い、その結果をデータサイエンスの手法で解析を進めていくということを想定している。

Causes of Carryover

2020年度、2021年度は新型コロナウィルス感染症によるパンデミックの影響により、本学附属病院の集中治療室は重症新型コロナウィルス感染症患者を中心とした診療を行なった。そのため、2022年度、を2023年度に解析する予定であった検体を2021年度、2022年度に当初想定していた数の検体収集することができなかった。2024年度には、2023年度に使用しなかった研究費も併せて、本研究の目的である敗血症患者の経時的な遺伝子発現解析を実装するために使用する予定である。

  • Research Products

    (1 results)

All 2023

All Presentation (1 results)

  • [Presentation] 時系列メタボロームデータを利用した重症COVID-19における代謝経路濃縮度の経時的変化の解析2023

    • Author(s)
      内御堂亮
    • Organizer
      第51回日本集中治療医学会学術集会

URL: 

Published: 2024-12-25  

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