| 研究課題/領域番号 |
21K06797
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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48030:薬理学関連
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
佐藤 洋美 千葉大学, 大学院薬学研究院, 准教授 (30506887)
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| 研究分担者 |
樋坂 章博 千葉大学, 大学院薬学研究院, 教授 (80420206)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | SGLT2阻害薬 / 脂肪細胞 / マクロファージ / 心血管イベントリスク / 糖尿病 / メタボローム / 炎症 / 代謝 / ケトン体 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
生涯疾患である糖尿病の長期予後改善のため、特に心血管イベントリスク(CVR)の総合的予測を目指し、疾患時間軸に基づいてリスクを分析する疾患数理モデルの構築と精密予測に寄与する新規バイオマーカーの創出に取り組む。モデル構築には被験者個別の公開臨床試験情報を活用し、短期間のバイオマーカー情報から全病期の長期推移を予測する独自技術を用いる。さらにCVRに寄与する新規バイオマーカーとしてSGLT2阻害薬の臓器保護作用で見いだされたケトン体代謝の有用性を探る。最終的に疾患数理モデルのパラメータにケトン体情報を追加することで精密予測への寄与を検証する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では2型糖尿病患者(T2DM)の心血管イベントリスク(CVR)の総合的予測を目指した。T2DMを対象に実施されたACCORD試験の被験者個別情報を活用し、個別に全病期の疾患時間を推定した。推定疾患時間に基づき全死亡リスクが増加し、科学的に妥当な予測と見込まれた。また、SGLT2阻害薬の心保護作用で示唆されている代謝シフトと組織炎症の相関を特に心外膜脂肪を想定して検討した。SGLT2 阻害薬は抗炎症作用を示し、一部のアミノ酸や糖代謝経路が炎症及び治療に連動して変化した。将来的には疾患数理モデルのパラメータに代謝シフトから探索するバイオマーカー情報を追加することで精密予測を目指す。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
2型糖尿病の真のリスクは合併症の予防であり、特に生命に関わる心血管イベントリスク(CVR)の増加を避けることが肝要となる。本研究はCVRの精密かつ定量的な予測に向き合い、病態発症からの疾患時間の推定とその予測に将来資する新規バイオマーカーとしてSGLT2阻害薬で着目されている代謝シフトの関与に挑んだ。今後とも継続的な調査によって予測の精度を高め、また代謝シフトの側面から病態の合理的な理解を進めることができれば、糖尿病および心筋梗塞や心不全などの疾患領域に対しても、個々の患者に適した治療選択や予後予測に貢献できると考える。
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