| Project/Area Number |
21K16128
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 53030:Respiratory medicine-related
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| Research Institution | National Institute of Infectious Diseases |
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Principal Investigator |
Takano Tomohiro 国立感染症研究所, 治療薬・ワクチン開発研究センター, 研究員 (10885669)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | COVID-19 / MDSC / PMN-MDSC / scRNA-seq / Type II interferon / scRNAseq |
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| Outline of Research at the Start |
新型コロナウイルス感染症 (COVID-19)の重症化する患者を早期に特定することが可能となれば、限られた医療リソースの中で効果的に感染拡大を防ぐことにつながると考えられる。申請者は免疫抑制能を有する免疫細胞の一つであるMyeloid-derived suppressor cells (MDSC) と呼ばれる細胞群がCOVID-19患者において感染初期から後期にかけて増減することを見出した。本研究ではSARS-CoV-2ウイルスマウス感染モデルを用いることにより、MDSCが重症化/予後予測マーカーであることを実証するとともに、これまで未知であったMDSCのCOVID-19病態における役割を明らかにすることを目的とする。
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| Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study was to identify factors that can predict the severity and prognosis of novel coronavirus infection (COVID-19). In survivors of severe COVID-19, the frequency of polymorphonuclear myeloid-derived suppressor cells (PMN-MDSCs), a subset of MDSCs with immunosuppressive functions, transiently increases in the early stages of infection (0-21 days after symptom onset), while no increase was observed in non-survivors of severe COVID-19. In addition, single cell RNA sequence analysis revealed that type II interferon responses were significantly enhanced in the most of clusters in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) derived from the deceased patients compared with the survived subjects.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究において、MDSCがCOVID-19重症化や予後に関連することを国内で初めて示すことができた。本研究の成果がCOVID-19の治療法や重点的な治療を要する患者をスクリーニングする技術の開発基盤となることが期待される。
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