研究課題/領域番号 |
21K08461
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
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 | 長崎大学 |
研究代表者 |
玉井 慎美 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 准教授 (60380862)
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研究分担者 |
植木 優夫 長崎大学, 情報データ科学部, 教授 (10515860)
川尻 真也 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 准教授 (20457576)
柳原 克紀 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 教授 (40315239)
大山 要 長崎大学, 病院(医学系), 教授 (50437860)
川上 純 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 教授 (90325639)
鵜飼 孝 長崎大学, 病院(歯学系), 教授 (20295091)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022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)
2024年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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キーワード | 関節リウマチ / 発症予測 / 人工知能 |
研究開始時の研究の概要 |
関節リウマチ発症リスクの解明が進むにつれて発症抑制の対象が未分類早期関節炎から、臨床的関節炎をきたしていないが関節痛がある者、MRIあるいは関節超音波で検出される炎症を有する自己抗体陽性者へシフトしている。本研究はMRI、関節超音波を用いて臨床的関節炎を呈していないRA発症高リスク者をスクリーニングし、発症に至る過程でRA特異的自己抗体である抗シトルリン化蛋白抗体の性状変化や質量分析を用いたRA特異的新規自己抗体発現の変化、口腔マイクロバイオームの変化を前向きにフォローアップし、遺伝素因を含めて得られたデータを人工知能で解析しRA発症の予測モデルを確立する。
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研究実績の概要 |
関節リウマチ(RA)では発症リスクの解明が進むとともに発症前段階、すなわち未分類早期関節炎(unclassified arthritis: UA)、臨床的関節炎を呈さないRA発症高リスク者(clinically suspicious arthralgia: CSA)を対象とした研究が盛んに行われている。本研究は、MRI、関節超音波による滑膜炎の評価に加えて、RA特異的自己抗体である抗シトルリン化蛋白抗体の糖鎖修飾の変化や抗体価、質量分析を用いたRA特異的新規自己抗体発現の変化、口腔マイクロバイオームの変化、HLAローカス解析の遺伝因子のデータを人工知能で解析し、発症の予測モデルの確立を目指すものである。初年の2021年度は臨床倫理申請を行ない研究が始められる体制を整えた。 2年目の2022年度はMRIとX線のスコアリングと背景データの追加、初診時の唾液検体10検体からDNA抽出・解析を行った。 早期関節炎68例は女性比率73.5%、年齢中央値60歳、罹病期間3.3ヶ月、自己抗体陽性率はリウマトイド因子69%、抗CCP抗体61%で、炎症反応はCRP陽性60%、赤沈亢進77%、2010年RA分類基準のスコアの中央値6(4-8)、RAのX線スコアは初診時の中央値0 (四分位0-0.96)であった。手指関節MRIは36名で撮像され、初診時滑膜炎89%、骨髄浮腫75%、骨ビラン78%を認め、各スコアは5.5 (四分位3-9.25)、2.5 (0-11.25)、4.5 (0.75-9.25)であった。CSA 5名中1名が初診2ヶ月、UA 14名中7名が中央値1ヶ月でRAと診断された。画像所見の推移は、X線スコアはX線スコアは6ヶ月後中央値 0 (0-2.04)、12ヶ月後 0.51 (0-2.88)と進行を認めた。手指関節MRIは、滑膜炎、骨髄浮腫、骨ビランは各々6ヶ月後(19名)には89%、58%、95%に認められ、各スコアは5 (3-6.5)、2 (0-6.5)、5 (2-7)、12ヶ月後(23名)には83%、65%、96%、各スコアは5 (2.5-7)、2 (0-5)、5(3-7.5)であった。なお唾液検体DNAは解釈中である。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
今年度は主に画像情報を追加したが、解析までに至らなかった。また今年度も新たな症例の登録が進まなかった。
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今後の研究の推進方策 |
対象者に対して丁寧に説明を行い解析可能な症例数を集めることが肝要であるが、コロナウイルス感染症の影響による受診控え、専門医の分散による紹介数の減少のため、新規の症例登録が進まないことが課題である。新規も進めつつ、現在ある検体等で解析を推進する。
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