| 研究課題/領域番号 |
21H03201
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
田中 茂 九州大学, 医学研究院, 共同研究員 (80596396)
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| 研究分担者 |
山田 俊輔 九州大学, 大学病院, 助教 (10419608)
中野 敏昭 九州大学, 医学研究院, 准教授 (10432931)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円)
2023年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2022年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2021年度: 14,430千円 (直接経費: 11,100千円、間接経費: 3,330千円)
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| キーワード | 腸内細菌 / メタゲノム / メタボローム / 慢性腎臓病 / リスクモデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
目的：本申請課題では、様々な腎疾患患者を対象として、疾患診断や病態修飾に関わる腸内細菌属種や代謝産物を同定する。さらに、これらを包括した診断モデルを構築し、従来の侵襲的な腎生検に替わり得る安全で精度の高い新しい腎疾患診断法の開発を目指す。
方法：対象者より採取した生体試料を用いて腸内細菌叢メタゲノム解析と血漿メタボローム解析を行い、腎疾患の病型毎に特徴的な腸内細菌叢、代謝産物を明らかにする。これらのメタゲノムおよびメタボローム情報と臨床情報（併存症、臨床検査値など）を突合したデータセットを用いて、様々な腎疾患を生検診断によらず識別し得る機械学習モデルを構築する。
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| 研究実績の概要 |
本申請研究では腎疾患に対する腸内細菌の関与を明らかにするため、経皮的腎生検を受けた糸球体腎炎患者の糞便を用いて、腎炎の各組織診断型と関連の強い腸内細菌叢属種や代謝産物を同定し、臨床病理学重症度との関連を検討する。さらに、腸内細菌情報を含め、腎炎の病型識別に寄与する因子を包括した機械学習モデルを作成し、従来の組織診断を代替し得る新たな非侵襲的腎疾患診断システムの開発を目指す。 具体的には以下の3点を研究の目標とする。①各組織病型に特徴的な腸内細菌叢属種や血漿代謝産物プロファイルを明らかにする。②腸内細菌種や代謝産物と腎炎の組織学的重症度、疾患活動性の関連を検討する。③腸内細菌属種や代謝産物情報を包括した非侵襲的腎疾患診断モデルを構築する。 また、以下の研究実施計画を遂行する。①腎生検コホートの既存試料を用いてメタゲノム、メタボローム解析を行う。 ②各腎炎の組織病型毎に特徴的な臨床特性や腸内細菌叢パターンを同定する。③腸内細菌属種や代謝産物情報を包括した機械学習モデルを構築する。 本申請研究を通して、腎疾患の病態修飾に関わる腸内細菌種や腸内細菌由来代謝物が同定され、予後との関連が明らかになれば、腸内環境を介入ターゲットとした新しい腎疾患治療法の開発に繋がる可能性が期待される。また、非侵襲的かつ反復採取可能な糞便、血漿による腎疾患診断システムが確立すれば、健診などマス・スクリーニングによる潜在的腎炎の発見から早期の治療介入にも役立つ可能性があり、社会に波及する効果は大きいと考えられる。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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