研究課題/領域番号 |
21H03206
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
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 | 久留米大学 |
研究代表者 |
横田 充弘 久留米大学, 医学部, 客員教授 (50201851)
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研究分担者 |
中杤 昌弘 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 准教授 (10559983)
市原 佐保子 自治医科大学, 医学部, 教授 (20378326)
松原 達昭 愛知みずほ大学, 人間科学部, 教授 (30209598)
加藤 倫子 国際医療福祉大学, 国際医療福祉大学成田病院, 准教授 (30450886)
山本 健 久留米大学, 医学部, 教授 (60274528)
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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 |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2021年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
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キーワード | 生活習慣病 / GWAS / EWAS / miRNA / ゲノム疫学 |
研究開始時の研究の概要 |
我々は、1994年から生活習慣病の大規模横断研究基盤(15700例)と、愛知県北名古屋市住民(参加者:3975例)及び大企業従業員(3486例)を対象とした縦断研究基盤を構築してきた。本研究では、横断研究基盤を用いて、ゲノムワイド関連解析およびゲノムワイドDNAメチル化解析により生活習慣病のリスクマーカーを同定し、従来の古典的リスクマーカーを統合したリスク診断アルゴリズムを確立する。さらに、高血圧症罹患後の心疾患および脳血管疾患の発症と関連する候補血清microRNAをスクリーニング後、縦断研究基盤を用いて、前向き疫学研究で検証し、高血圧症の予後を反映するmicroRNAを同定することを目的とする。
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研究実績の概要 |
高齢化社会を迎えた現在の我が国において、循環器疾患を含む生活習慣病に対する予防法の確立は、医学・医療における重要な課題となっている。本研究では、過去に我々が蓄積してきた横断研究基盤を用いて、ゲノムワイド関連解析およびゲノムワイドDNAメチル化解析により冠動脈疾患・心筋梗塞、2型糖尿病、高血圧症、肥満の4大生活習慣病のリスクマーカーを同定し、従来の古典的リスクマーカーを統合したリスク診断アルゴリズムを確立する。さらに、microRNAに着目し、高血圧症罹患後の心疾患および脳血管疾患の発症と関連する候補血清microRNAを同定することを目的とする。 SNPデータを対象とした解析では、国際コンソーシアムに参画し、体格情報と関連するSNPの同定に成功した。今後これらの成果を基に、予測モデルの開発に貢献していく。 DNAメチル化データを対象とした解析では、公開されている国際コンソーシアムで報告されているDNAメチル化サイトについて我々のデータで再現性を確認した。その結果、生活習慣病と関わりの深い血中尿酸値と関連するDNAメチル化サイトのうち、16か所について有意(P<0.05)の関連を確認できた。今後これらの成果を基に、予測モデルの開発に寄与していく。 心疾患のmicroRNAの探索については、Agilent SurePrint G3 Human miRNAアレイを用いて、我々がこれまでに蓄積してきたコホート検体から冠動脈疾患既往者20名、対照群20名を対象に昨年度取得したmiRNAデータの詳細な分析を開始した。miRNAプロファイルの変動要因を調べたところ、検体採取年時期がプロファイルの違いに寄与していた。そこで、検体採取時期で補正をしたうえで、冠動脈疾患患者と対照群間で差のあるmiRNAを探索した。方法にはlimmaを使用した。その結果、2種類のmiRNAが有意(P<0.05)な濃度差を示した。今後は同定した2種類のmiRNAについて詳細な分析を行う。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究でmiRNAデータの分析を行い、有意なmiRNAの同定に成功したため。
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今後の研究の推進方策 |
本研究で同定したmiRNAの機能を評価するべく、血中のタンパク質濃度との関係を評価していく。
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