| 研究課題/領域番号 |
20K17493
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分54040:代謝および内分泌学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
馬越 洋宜 九州大学, 大学病院, 特別教員 (40741278)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | アルドステロン / 原発性アルドステロン症 / 副腎 / 高血圧 / シングセル解析 / RNA-seq / 次世代シークエンサー / メタボローム解析 / 内分泌 / ステロイド / 機械学習 / シングルセル / AI / メタボローム / ゲノム / トランスクリプトーム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
アルドステロン産生腫瘍における臓器障害頻度は高率であるが、手術により根治可能であるため適切な診断が必須であり、簡便な診断法の確立が望まれている。アルドステロン産生腫瘍は均一な代謝特性を有する腫瘍と考えられてきたが、近年の研究から多様な代謝特性を有することが明らかになってきた。本研究では、アルドステロン産生腫瘍の代謝特性に着目し、血液のメタボローム解析と組織の統合オミクス解析を用いて多様性の成因となる病態の解明および臨床的意義を明らかにする。ついで、機械学習を用いてアルドステロン産生腫瘍を代謝特性に基づき新たに分類し、従来の検査所見も統合することで、アルドステロン産生腫瘍の新規診断法を確立する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、アルドステロン産生腺腫の代謝特性に着目し、血液のメタボローム解析と組織の統合オミクス解析を用いて多様性の成因となる病態の解明および臨床的意義を明らかにすることを目的とした。免疫組織染色、RNA-seq解析、メタボローム解析、イメージング質量顕微鏡解析により腫瘍内において不均一なステロイド合成が確認され、代謝特性における機能的不均一性が示唆された。機械学習を用いたアルドステロン産生腺腫の診断予測モデルの確立を行い、ついで説明モデルを構築し、アルドステロン産生腺腫患者の術後予後の可視化を行なった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
アルドステロン産生腺腫における代謝特性の多様性に関する病態解明がなされておらず、臨床的意義も十分に確立していないため、医学応用が進んでいなかった。そのため、本研究で行なったメタボローム解析と腫瘍組織の統合解析からアルドステロン産生腺腫の成因解明の進歩が得られた。さらに、機械学習に基づく診断モデルの構築により臨床医学応用への基盤となる成果が得られた。
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