研究課題/領域番号 |
22K07607
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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52030:精神神経科学関連
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研究機関 | 関西医科大学 |
研究代表者 |
加藤 正樹 関西医科大学, 医学部, 准教授 (00351510)
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研究分担者 |
馬場 元 順天堂大学, 医学部, 教授 (10311979)
日笠 幸一郎 関西医科大学, 医学部, 教授 (10419583)
緒方 治彦 関西医科大学, 医学部, 助教 (30861942)
南畝 晋平 兵庫医科大学, 薬学部, 准教授 (40467527)
堀 輝 福岡大学, 医学部, 准教授 (50421334)
越川 陽介 関西医科大学, 医学部, 研究員 (70807156)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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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)
2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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キーワード | うつ病 / 双極性障害 / プレシジョンメディスン / ゲノム / miRNA / サイトカイン / 定量脳波 / 長期評価 / 適切なゴール |
研究開始時の研究の概要 |
うつ病や双極性障害などの気分障害は、生物学的に多様な集団が包括されており、治療反応性には大きな個人差が生じ、治療抵抗症例や、副作用症例の予測や対応が困難な状況にある。 診断精度、治療選択、ゴール設定の質を改善するためには、これまでとは異なる、より適切な臨床評価、臨床背景の把握や、ゲノムを中心としたバイオマーカーの総合的な評価が必要である。 本研究では、気分障害病患者の薬物治療の評価として、各個人が達成可能な社会活動を、正確かつ長期に評価し、さらに、臨床的背景や、様々なバイオマーカーを多層的、多軸的に解析する。それらを総合し、現在の診断基準を超えたプレシジョンメディスンを目指す。
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研究実績の概要 |
うつ病治療前の患者さんの血漿中miRNAの網羅的解析、血中サイトカイン値、脳波定量解析、パーソナリティーが、抗うつ薬の治療反応と相関し、治療予測、薬剤選択に寄与する可能性があることを見出し論文化を行った。 ・Multiple Pre-Treatment miRNAs Levels in Untreated Major Depressive Disorder Patients Predict Early Response to Antidepressants and Interact with Key Pathways"International Journal of Molecular Science(IF=6.2) ・"Pre-treatment plasma cytokine levels…"The world journal of biological psychiatry(IF=3.4) ・“ Association between the Rostral Anterior Cingulate Cortex and Anterior Insula in the Salience Network on Response to Antidepressants…”Neuropsychobiology(IF=12.3 ) ・“Personality as a basis for antidepressant selection for patients with depression: A two-point outcome study at 4 and 8 weeks”Journal of Affective Disorders(IF=6.5 ) また、継続的な症例のサンプリングとバイオマーカーの解析、データベース化を継続している。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
現在138例がエントリーされ、準備が出来た164サンプルからDNAを抽出しジェノタイピングを行った。サンプルに関しては予定通り進んでいる。 また、すでに解析したデータを用いて、それぞれの因子で興味深い結果が見出され4本の論文化に成功した。これは予想より早く得られた大きな成果と考える。
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今後の研究の推進方策 |
引き続き、症例のサンプリングと丁寧な臨床評価を行う。 サンプルがある程度蓄積されたらジェノタイピングや他のバイオマーカーの解析を行う。 臨床評価のデータベース化を行う。 興味深い結果が得られたら、その都度論文化を行う。
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