| 研究課題/領域番号 |
19K08955
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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54030:感染症内科学関連
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| 研究機関 | 長崎大学 |
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研究代表者 |
今村 圭文 長崎大学, 病院(医学系), 教授 (90467960)
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| 研究分担者 |
芦澤 信之 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 客員研究員 (30869037)
柳原 克紀 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 教授 (40315239)
細見 晃司 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所, 医薬基盤研究所 ヘルス・メディカル微生物研究センター, 主任研究員 (00755762)
佐々木 結花 独立行政法人国立病院機構東京病院(臨床研究部), 臨床研究部, 医師 (70415446)
鹿間 裕介 昭和大学, 医学部, 特任教授 (00255720)
山崎 洋平 昭和大学, 医学部, 兼任講師 (40643896)
武田 和明 長崎大学, 病院(医学系), 助教 (00948127)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 肺非結核性抗酸菌症 / 腸内細菌叢解析 / 簡易型自記式食事歴法質問票（BDHQ） / 腸内細菌叢 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
肺非結核性抗酸菌症(肺NTM症)は難治性の呼吸器感染症であるが、近年の罹患率の増加と抗菌薬治療への抵抗性から、呼吸器感染症領域において早急な対策が必要な疾患の一つである。
NTMは元々自然環境に広く存在する菌であるが、主に罹患するのは痩せ型の中高年女性であり、何らかの宿主因子が感染の成立や進展に関与していることが推測されている。
本研究では、ヒトの腸内細菌叢に注目し、肺NTM症の発症や進展における腸内細菌叢の影響について、患者の腸内細菌叢の解析や肺NTM症マウスモデルを用いた病態解析を行ない、腸内細菌叢の視点から肺NTM症の新しい予防法や治療法が開発できないかを模索する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では肺非結核性抗酸菌症（肺NTM症）の発症および進展に腸内細菌叢が深く関わっていると仮定し、肺NTM症における腸内細菌叢の影響について患者腸内細菌叢の解析や肺NTM症マウスモデルを用いた病態解析を行う。
研究の具体的な内容としては、臨床的に肺NTM症を疑う患者を対象としてエントリーし、通常診療による検査を行ない、肺NTM症群と、非肺NTM症群に分け、この2群間についての症例対照研究を行なう。便採取は外来受診時や、検査又は治療導入目的の入院時に行い、便の細菌叢解析は、国立研究法人 医薬品基盤・健康・栄養研究所において次世代シークエンサーを用いて行なっている。また、患者背景、食習慣、生活習慣についても調査票を用いた調査を行うが、特に重要な食習慣調査については簡易型自記式食事歴法質問票（BDHQ）を採用している。
これら収集項目について、肺NTM症群と非肺NTM症群の比較をすることで、肺NTM症の発症及び治療と、腸内細菌叢との関連についての解析が可能であると考えられる。さらに、本研究参加後に、通常診療下で肺NTM症に対する標準治療を開始した患者については、治療開始3-6ヶ月後に胸部CT検査による改善度の評価と、再度便を採取して腸内細菌叢の変化を評価し、治療効果と腸内細菌叢の関連性や、治療が腸内細菌叢に与える影響を検討する。
本年度は2症例の新規登録を得ることができ、全体での症例数は24例となった。新規登録は終了とし、今後は肺NTM症の発症および進展と、腸内細菌叢、患者背景、食習慣、生活習慣との関連性について統計的解析を行う。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
臨床研究については2022年度までと同様に2023年度も新型コロナウイルス感染症の流行により、臨床研究を主として担当する当院及び共同研究施設の呼吸器内科スタッフが新型コロナウイルス感染症への対応に追われ、また、患者側も受診控えがあり、症例登録は非常に困難であった。幸い2症例の新規登録を得ることができ、全体での症例数は24例となった。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度で新規患者登録は終了とし、今後は肺NTM症の発症および進展と、腸内細菌叢、患者背景、食習慣、生活習慣との関連性について統計的解析を行う。
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