| 研究課題/領域番号 |
18K07180
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分49070:免疫学関連
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| 研究機関 | 東京医科大学 (2019-2022)
札幌医科大学 (2018) |
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研究代表者 |
中津川 宗秀 東京医科大学, 医学部, 教授 (70448596)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | T cell receptor / molecular modeling / 腫瘍免疫 / 構造解析 / ペプチド／抗原提示分子複合体 / 分子モデリング / 細胞受容体 / T細胞受容体 / T細胞 / ディープラーニング / 免疫 |
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| 研究成果の概要 |
既知のTCR／pHLA構造解析データを用いて、様々な組み合わせを用い、ドッキングシミュレーションを行った結果、ある結合条件がTCR認識ペプチド抗原提示分子ペアでは当てはまるが、非認識TCR/pHLAペアでは当てはまらないことがわかった。結合条件の有無をスコア化することで、TCR認識ペプチド抗原提示分子ペアでは、高いスコアを示すことがわかった。構造未知のTCR/pHLAペアを用いて結合評価した結果、TCRが認識できるpHLAとのペアでのみより高いスコアを示した。また網羅的なドッキングシミュレーションを実行することで、より精度の高いTCR/pHLA結合判定が可能となることがわかった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成功によって、個人個人が有するT細胞がどんな抗原を認識するかがわかれば、疾患との関連性を解析し、治療の標的を的確に同定し最適な個別化免疫治療が可能となる。また将来罹患する可能性のあるがん種、感染症、アレルギー疾患、自己免疫疾患を発症前にそのリスクを予測する研究へと発展させることも可能となる。それによって個別化予防医学が発達し、医療費の削減に貢献する。また新たな産業あるいは免疫予防学といった新しい学問を創出する基盤技術となりうる。
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