| 研究課題/領域番号 |
20K08770
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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54020:膠原病およびアレルギー内科学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山本 元久 東京大学, 医科学研究所, 准教授 (80404599)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | IgG4関連疾患 / 機械学習 / RNA-Seq / マイクロバイオーム / HLA / 治療反応性 / RNA-Seq解析 / エクソソーム解析 / HLA遺伝子型 / 血清miR-125a-3p / miR-125b-1-3p / DRB1-GB-7-Val |
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| 研究開始時の研究の概要 |
IgG4関連疾患は、慢性炎症と線維化により不可逆的な臓器障害を惹起する全身疾患である。現在、画一的なステロイド治療が行われるが、再燃を繰り返し、臓器障害に至る症例が非常に多い。このため個々の病態に基づく治療法の開発が望まれている。本研究では、IgG4関連疾患と診断された症例の凍結検体（主に顎下腺と血清）を利用し、次世代シーケンサーによるSNP解析、RNA-seq解析、血清解析、エクソソーム解析を行う。さらにその結果と診療情報や既に構築している臨床データベースと統合させる。統合データを人工知能（AI）に学習させ、治療反応性および予後予測に基づくIgG4関連疾患の個別化医療の確立を目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、個別化医療を目指したIgG4関連疾患の病態解明を目的に遂行した。顎下腺炎組織のRNA-Seq解析では、B細胞受容体や特定のサイトカインシグナルが病態の中心となることが判明した。エクソソーム解析では、血清miR-125a-3p、miR-125b-1-3p濃度が有意に上昇し、6つの遺伝子を標的としていることが明らかになった。今後の新規治療法の開発に新たな示唆を与えるものであると考えられる。またレジストリデータとAIを活用して、精度の極めて良好な非侵襲的な診断法の開発に成功した。今後、標的遺伝子、マイクロRNAを含めたデータベースを構築し、AIにより個別化医療の推進につながると示唆される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、個別化医療を目指したIgG4関連疾患の病態解明を目的に遂行した。顎下腺炎組織のRNA-Seq解析では、B細胞受容体や特定のサイトカインシグナルが病態の中心となることが判明した。エクソソーム解析では、血清miR-125a-3p、miR-125b-1-3p濃度が有意に上昇し、6つの遺伝子を標的としていることが明らかになった。今後の新規治療法の開発に新たな示唆を与えるものであると考えられる。またレジストリデータとAIを活用して、精度の極めて良好な非侵襲的な診断法の開発に成功した。今後、標的遺伝子、マイクロRNAを含めたデータベースを構築し、AIにより個別化医療の推進につながると示唆される。
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