舌痛症の病態とその治療薬としての立効散の効果の検討

Research Project

Project/Area Number	22K17177
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
Research Institution	Tokyo Medical and Dental University
Principal Investigator	井村紘子東京医科歯科大学, 東京医科歯科大学病院, 特任助教 (40755568)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000) Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Keywords	舌痛症 / 味覚 / 漢方薬 / Burning mouth syndrome / 病態把握
Outline of Research at the Start	「舌痛症」は舌や口腔粘膜に明確な病変がないにもかかわらず、痛みや灼熱感を生じる慢性疾患と定義されており、口腔内の異常感覚、味覚異常や口腔乾燥感を関連症状として伴うことが多い疾患である。病因については不明で、診断方法が確立されていない状況である。治療方法としては、薬物療法が主で抗うつ薬、漢方薬、神経疼痛性治療薬が使用されているが、なかでも漢方薬は副作用が少ないという利点がある。本研究では、まず診断方法の確立を目指して病態の詳細な検討を行い、さらに、口腔内の痛みに対して使用される漢方薬の立効散がどのような病態の場合に有効であるかを検討し、治療方法の確立を目指す。
Outline of Annual Research Achievements	「舌痛症」は舌や口腔粘膜に明確な病変がないにもかかわらず、痛みや灼熱感を生じる慢性疾患と定義されており、口腔内の異常感覚、味覚異常や口腔乾燥感を関連症状として伴うことが多い疾患である。病因については末梢性、中枢性の要因が考えられているが、いまだ解明は進んでおらず、診断方法が確立されていない状況である。また有効である薬物については様々報告があるが、有効である漢方薬についての詳細な検討はされていない。本研究では、まず診断方法の確立を目指して、舌痛症の病態の詳細な把握を行うとともに、口腔内の疼痛に有効である漢方薬の立効散が舌痛症どのような病態に対して有効であるかを検討し、舌痛症の診断と治療に役立てることを目的としている。現在は、患者と健常者の比較観察研究の実施段階である。舌痛症患者および健常者において、血液検査、唾液検査に加え、電気味覚の測定、５基本味（甘味、塩味、酸味、苦味、うま味）の味覚閾値およびカプサイシンの検知閾値の部位別測定を行い、健常者と異なる患者の特徴を明らかにする。特に、患部の感覚感受性変化を分析し、末梢神経系の応答特徴を明らかにする。現時点では舌痛症患者へのリクルート、症例の集積を行っている。また、舌痛症治療法としての立効散がどのように使用されているか対象機関へ来院した舌痛症患者の特徴や病態の把握、治療方法（薬物療法や患者指導など）の分析を行うために、症例の集積を行っており、２０１６年以降対象機関を受診した患者の特徴について症例の集積、分析を行っている。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 4: Progress in research has been delayed. Reason リクルートが困難であり、予定としている症例をリクルートできなかった。また次の対照実験の対象機関へ研究の倫理審査を申請中であるため。
Strategy for Future Research Activity	被験者への積極的なリクルートを行い、引き続き症例の集積を行っていく。また集積されたデータの分析を進める。症例数が多いため、細かい分析を行えると考えられる。