研究課題/領域番号 |
22H03072
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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53020:循環器内科学関連
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研究機関 | 奈良県立医科大学 |
研究代表者 |
斎藤 能彦 奈良県立医科大学, 医学部, 研究員 (30250260)
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研究分担者 |
中川 仁 奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (20533730)
野木 一孝 奈良県立医科大学, 医学部附属病院, 研究員 (30867396)
中田 康紀 奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (70812379)
上田 友哉 奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (80755538)
尾上 健児 奈良県立医科大学, 医学部, 講師 (90510173)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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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: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2022年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
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キーワード | 収縮性の保持された心不全 / HFpEF / phenotyping / 発症メカニズム / モデルマウス / AI / RNA sequence |
研究開始時の研究の概要 |
収縮性の低下した心不全(HFrEF)では、病因に関わらず交感神経系やレニン・アンジオテンシン・アルドステロン(RAA)系の過剰な活性化により心不全が増悪する。実際大規模臨床研究で、β遮断薬やRAA系阻害薬の有効性が示されている。一方、収縮性の保持された心不全(HFpEF)では、β遮断薬やRAA系阻害薬は予後改善に寄与しなかった。以上のことから、HFpEFの病態発症進展に、交感神経系やRAA系以外の生体内システムが関与していると考えられる。本研究では、HFpEF症例の臨床検体解析およびマウスモデルの作製・解析を通じ、HFpEFの発症・進展に関与する生体内システムを解明したい。
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研究実績の概要 |
収縮性の低下した心不全(Heart Failure with reduced Ejection Fraction:HFrEF)では、病因に関わらず、交感神経系やレニン・アンジオテンシン・アルドステロン(RAA)系の過剰な活性化により、悪循環が生じ、その結果心不全が増悪する。実際に、β遮断薬やRAA系阻害薬が心不全予後を改善させている。しかし、収縮性の保たれた心不全(HF with preserved EF:HFpEF)では、β遮断薬やRAA系阻害薬が心不全予後の改善に至らなかったことより、HFpEFの病態発症進展に、交感神経系やRAA系以外の生体内システムが関与していると考えられる。しかし、その生体内システムは不明である。 本研究では、HFpEFの発症・進展に関与する生体内システムを探索することを目的とする。これを成すために、本課題では以下の3つの研究を計画する。① HFpEFが複雑な病態であることに注目し、大規模HFpEF臨床コホートを対象に、多種類のバイオマーカーと臨床指標を用いてAIによりphenotypingを行い、HFpEF進展に関与する生体内システムを探索する。②予備検討で、HFpEF左室生検組織では、炎症細胞の浸潤と線維化が存在していることに注目して、HFpEF生検組織を用いて、生検組織の関心領域のみを顕微鏡下で切り取り、その組織のRNA sequenceより分子病理的特徴を明らかにする。③HFpEFの病態解明の遅れている原因に動物モデルの欠如があることを鑑み、HFpEFの発症進展の解明に利活用可能な、HFpEF動物モデルを開発する。我々が熟知しているsFlt-1 KOとGC-AKOを交配して作成する。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本課題で計画している3つの研究について、① 大規模HFpEF臨床コホートを対象に、多種類のバイオマーカーと臨床指標を用いてAIによりphenotypingを行い、HFpEF進展に関与する生体内システムを探索する。に関しては、解析が終了し、論文投稿に至りました。 ②HFpEF生検組織を用いて、組織のRNA sequenceより分子病理的特徴を明らかにする。に関しては、検体の収集が終わり、これからRNA sequenceを行う段階に入っています。 ③HFpEF動物モデルを開発する。に関しては、sFlt-1 KOとGC-AKOを交配中です。 以上の進捗状況より、概ね順調に進展している、と判断します。
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今後の研究の推進方策 |
本課題で計画している3つの研究について、① 大規模HFpEF臨床コホートを対象に、多種類のバイオマーカーと臨床指標を用いてAIによりphenotypingを行い、HFpEF進展に関与する生体内システムを探索する。に関しては、既に論文投稿に至りましたが、別角度からの解析方法で検討を継続したいと考えています。 ②HFpEF生検組織を用いて、組織のRNA sequenceより分子病理的特徴を明らかにする。に関しては、本年度、Smart3SEQ法を用いてRNAを抽出し、RNA sequenceを行う予定です。 ③HFpEF動物モデルを開発する。に関しては、本年度、sFlt-1 & GC-A double KOマウスが誕生予定であり、その表現系を解析してHFpEFモデルとして適切であるか検討を行いたいと考えています。
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