2013 Fiscal Year Annual Research Report
質量分析を用いた小児急性脳症の早期鑑別診断法の開発
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25670760
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
小池 薫 京都大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (10267164)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平川 慶子 日本医科大学, 医学部, 助教 (30165162)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2014-03-31
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| Keywords | 医療 / 質量分析 / 核磁気共鳴 / 診断 / 多変量解析 |
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| Research Abstract |
小児救急の日常臨床において、「急性脳症（インフルエンザ脳症を含む）」と「熱性痙攣（複雑型）」を受診直後に鑑別することはむずかしい。
本研究では、患児から来院直後に採取した髄液を質量スペクトル（ＭＳ）計測し、パターン認識によるデータ解析を行うと、両疾患を鑑別することが可能か、を検討した。
2003-2008 年に発熱を伴う痙攣症状で救急外来を受診し、入院加療が必要と判断された患児から、入院直後に採取した髄液検体のなかから、「急性脳症」「熱性痙攣（複雑型）」と後日確定診断された患児の検体を選択し、「ＭＳ計測し、パターン認識によるデータ解析」を行うと、これらの疾患を鑑別できるかどうかを検討した。
MS計測データは、ProteinChip SELDI System（バイオ・ラッドラボラトリーズ株式会社）、Ｑチップ（strong anion exchange surface）をにて取得、ProteinChip Data Manager software version 3.0 (Bio-Rad).のExport Raw SpectraのプログラムによりCSVファイルにて抽出したものを使用した。
解析は、プロテオミクス用に加工した髄液ＭＳデータセットおよび髄液ＭＳ全計測値（raw データ）より作成したＭＳデータセットを用いたパターン認識による解析を行った。
本研究では、Unscrambler X ver10.2（CAMO）を用いて、主成分分析によるデータの可視化、PLS（Partial Least Squares）判別分析法で解析し、クロスバリデーションによる検証を行った。解析の結果、「急性脳症」のデータ群と「複雑熱性けいれん」のデータ群とに明確に分離できることが確認された。
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