研究課題/領域番号 |
22K08905
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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55020:消化器外科学関連
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研究機関 | 近畿大学 |
研究代表者 |
川村 純一郎 近畿大学, 医学部, 教授 (90422948)
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研究分担者 |
大東 弘治 近畿大学, 医学部, 講師 (00368359)
幕谷 悠介 近畿大学, 医学部, 助教 (10792468)
和田 聡朗 近畿大学, 医学部, 講師 (10830200)
坂井 和子 近畿大学, 医学部, 講師 (20580559)
家根 由典 近畿大学, 大学病院, 助教 (20895908)
所 忠男 近畿大学, 医学部, 准教授 (30278676)
吉岡 康多 近畿大学, 医学部, 講師 (30617379)
上田 和毅 近畿大学, 医学部, 教授 (50330270)
牛嶋 北斗 近畿大学, 医学部, 講師 (80716457)
岩本 哲好 近畿大学, 医学部, 講師 (80769422)
尾川 諒太郎 近畿大学, 医学部, 講師 (40847092)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2023年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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キーワード | 直腸癌 / 腸管免疫 / 腸内細菌 / 縫合不全 / 癌微小環境 |
研究開始時の研究の概要 |
大腸癌(結腸直腸癌)手術における周術期合併症である縫合不全は、患者の予後・QOLに影響する重大な合併症であり、大腸癌手術において最も解決すべき大きな課題である。縫合不全の原因となる手術因子として、①不完全な吻合②吻合部腸管の過緊張③吻合部周囲の血流低下などがあげられるが、これらの手術手技が問題なくとも、縫合不全となる症例を経験する。創傷治癒には様々な血球細胞や間質細胞が関与しているが、他の手術部位と大きく異なり大腸には膨大な数の腸内細菌が存在する。本研究では、大腸癌手術における腸内細菌と免疫細胞が縫合不全に与える影響を検証する。
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研究実績の概要 |
大腸癌(結腸直腸癌)手術における周術期合併症である縫合不全は、患者の予後・QOLに影響する重大な合併症であり、大腸癌手術において最も解決すべき大きな課題である。縫合不全の原因となる手術因子として、①不完全な吻合②吻合部腸管の過緊張③吻合部周囲の血流低下などがあげられるが、これらの手術手技が問題なくとも、縫合不全となる症例を経験する。創傷治癒には様々な血球細胞や間質細胞が関与しているが、他の手術部位と大きく異なり大腸には膨大な数の腸内細菌が存在する。本研究では、大腸癌手術における腸内細菌と免疫細胞が縫合不全に与える影響を検証することを目的としている。 直腸癌に対して直腸切除術を施行した患者から術前・術当日・術後の一連の便サンプルを回収し、周術期の腸内細菌の変化を検証し縫合不全に関与する可能性のある腸内細菌を同定することを予定していたが、サンプル回収と同サンプル解析の煩雑さを考慮し、組織サンプルの解析により吻合時の腸管粘膜に浸潤した腸内細菌を評価することとした。 これまで直腸癌に対して直腸切除術を施行した患者100例超の吻合部近傍正常粘膜サンプルを回収した。これまでに4例の縫合不全を経験したため、縫合不全4症例と腫瘍占拠部位・性別等の患者背景の近い非縫合不全4症例の組織サンプルを用いて、次世代シークエンサーによる腸内細菌叢解析を行っている。今後データ解析を行い、縫合不全に関与する腸内細菌の同定を試みる。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究実施計画では、縫合不全を生じた患者と生じなかった症例を選び、10例ずつの手術標本・便サンプルを用いて次世代シークエンサーで腸内細菌叢解析を行う予定としていたが、医療機器の向上や手術技術の進歩により縫合不全の発生率が低下傾向で、10例のサンプルを準備することが困難と判断した。また術前・術当日・術後の一連の便サンプルを回収し周術期の腸内細菌の変化を検証し縫合不全に関与する可能性のある腸内細菌を同定することを予定していたが、便サンプル回収と同サンプルの解析は非常に煩雑であるため、組織サンプルの解析により吻合時の腸管粘膜に浸潤した腸内細菌を評価することとした。
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今後の研究の推進方策 |
これまで直腸癌に対して直腸切除術を施行した患者100例超の組織サンプルを回収した。これまでに4例の縫合不全症例を経験したため、縫合不全4例と非縫合不全4例の組織サンプルについて、次世代シークエンサーによる腸内細菌叢解析を行っている。今後データ解析を行い、縫合不全に関与する腸内細菌の同定を試みる予定である。
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