研究課題
基盤研究(C)
インチューブ固相マイクロ抽出法を最適化し、 LC-MS/MSとの連結により、複数の終末糖化産物(AGEs)を一斉にオンライン自動分析する方法を開発した。本法は選択的かつ高感度で、尿や毛髪中のpgレベルのAGEsを非侵襲的に分析できた。またLC-MS/MS法を用いて食品中AGEs含量を測定し、発酵及び熱加工食品に比較的高濃度のAGEsの存在を明らかにした。さらにアミノ酸または蛋白質と糖との糖化モデル反応系を構築して、AGEsの生成条件を解析し、各種食品成分の抗糖化作用を評価した。本研究の成果は、糖化ストレス要因の解明に繋がり、AGEsに起因する疾病の診断・予防に貢献することが期待される。
AGEsの一斉分析による糖化ストレス解析法は、糖尿病をはじめ、様々な生活習慣病の早期診断への適応だけでなく、疾病の進行度合いの予測や、疾病治療薬開発における薬物治療効果のモニタリングなど様々な応用が期待でき、実用化に繋がる革新的分析技術開発として学術的に意義がある。また、本研究は糖化ストレスや酸化ストレスを予防する機能性食品の開発や生活習慣の改善などに繋がり、疾病の未然予防を社会に広く発信することで、国民の健康の保持増進や疾病の予防・診断に貢献することが期待される。このことは、超高齢化で健康志向が進む我が国において、高齢者の健康寿命の延長、アンチエイジングにおいても社会的意義は大きい。
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