2023 Fiscal Year Annual Research Report
AI搭載ガスクロマトグラフを応用した呼気分析によるNASH進行非侵襲判定法の開発
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21K19727
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| Research Institution | University of Shizuoka |
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Principal Investigator |
石川 智久 静岡県立大学, 薬学部, 教授 (10201914)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山口 桃生 静岡県立大学, 薬学部, 助教 (30804819)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Keywords | NASH / 肝線維化 / 揮発性有機化合物 / 非侵襲的診断 / 治療薬スクリーニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
肝線維化を伴う非アルコール性脂肪肝炎（NASH）の治療薬開発は喫緊の課題であるが、現状、特異的治療薬の開発は進んでいない。その一因として、動物実験による肝線維化治療薬のスクリーニングに利用可能なNASHの簡易的な判定方法がないことが挙げられる。申請者らは、呼気に含まれる揮発性有機化合物（呼気中VOCs）が肝代謝機能に影響されることに着目し、肝線維化が呼気中VOCsの構成（ブレス・プリント）に影響する可能性を考えた。そして、肝線維化モデルマウスを用いた予備検討により、“肝線維化モデルマウスと正常マウスのブレス・プリントに明確な違いが認められる“という興味深い結果を得た。この結果を基にして、本研究では、呼気分析による簡易的なNASH進行非侵襲判定法の確立を目指すとともに、NASH治療薬スクリーニングへの応用について検証し、NASHに特徴的なVOCsを同定し、NASH発症に至るリスク因子やNASH治療薬のターゲット分子の提案に繋げることを目的とした。
前年度までに、発生機序の異なる3種類の肝疾患モデルマウスを用いて、病態発症前後の呼気から得られたブレス・プリントを基に、判別に適した特徴量の選択を試み、機械学習アルゴリズムを用いて高い正解率が得られる判別モデルを構築することに成功した。令和５年度には、呼気に含まれるVOCsの成分をガスクロマトグラフ質量分析計により解析した。その結果を構築した判別モデルに適用することで、肝線維化判別への貢献の大きい15種類のVOCsを同定することができた。この成分同定は、肝線維化およびNASH判定の検出感度の向上に資するだけでなく、NASH 発症に至るリスク因子やNASH 治療薬の新たなターゲット分子の提案への発展も期待できる。
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