口腔細菌叢をターゲットとした新たな周産期合併症予測モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 21K17208
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分57080:社会系歯学関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 玉原 亨 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 講師 (40756235)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 口腔細菌叢 / 周産期 / コホート / 機械学習 / 歯周病

研究開始時の研究の概要

本研究では周産期における口腔内細菌叢の変化に着目をし、周産期の口腔内細菌叢変化と周産期合併症の関連について探索をおこなう。この結果から、口腔内細菌叢をターゲットとした周産期合併症リスク予測モデルを構築し、比較的容易に介入できる口腔内環境の整備が周産期合併症のリスク軽減に寄与し得ることを明らかにする。

研究成果の概要

本研究では周産期合併所における口腔内細菌叢の変化に注目し、269人の妊婦から周産期セメスター毎に採取した唾液（807検体）と歯垢（807検体）の検体を用いて細菌叢を解析した。検体間の細菌叢の変動はUnifrac距離を用いて算出され、これを基に周産期合併症との関連性を調査した。
結果として周産期における細菌叢の変動パターンが明らかとなり、これらのパターンと生理・生化学データを組み合わせて機械学習を行い、マルチモーダルベイジアンネットワークを用いて周産期合併症リスク予測モデルを作成した。このリスク予測モデルを用いて、周産期前期からの口腔内環境の整備が周産期合併症リスクの軽減に寄与することを示した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

1996年にOffenbacherが妊婦の歯周炎と早産・低体重児出産の関連を報告して以来、この領域では多くの研究が行われているが、研究間での人種多様性や歯周病の定義の違いで議論が続いていた。そこで本研究では歯周炎だけではなく、周産期の各セメスターにおける口腔内細菌叢の変化を絡めることで、口腔と周産期合併症の関連を詳細に解析することができた。これにより信頼性の高いデータが得られ、今後の本領域の研究に寄与することが予想される。