| 研究課題/領域番号 |
22K17343
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分58020:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含む
|
|---|
| 研究機関 | 名古屋大学 |
|---|
研究代表者 |
西脇 寛 名古屋大学, 医学系研究科, 助教 (80919134)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2022年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
|
|---|
| キーワード | パーキンソン病 / 腸内細菌 / メタゲノム / 機械学習 / 予測モデル / 統計 / 予後予測 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
近年、パーキンソン病(PD)の少なくとも50%において、腸管神経叢で生じたαシヌクレイン（レビー小体）の異常凝集が、迷走神経を経由して迷走神経背側核・青斑核・中脳黒質に進展することが明らかにされてきたが、腸内細菌叢の変化がPDやRBDの結果か原因か不明である。そこで、PD・RBD患者を2年間、4年間フォローアップして研究開始時における腸内細菌叢がPD・RBD進行を予測できるか否かを明らかにするとともにPD・RBD進行に伴う腸内細菌叢の変化を明らかにする。
|
| 研究実績の概要 |
パーキンソン病（PD)患者165人を2年間フォローアップして、腸内細菌叢と症状の進行の関係を明らかにするために研究開始時の腸内細菌叢から2年後の症状進行を予測するランダムフォレストモデルを作成しました。早期パーキンソン病では、腸内細菌叢により2年後の症状進行を正答率79.2%で予測できることがわかりました。短鎖脂肪酸産生菌であるFusicatenibacter属, Faecalibacterium属, Blautia属の少ない患者、ムチン分解菌であるAkkermansia属の多い患者は症状進行が早いことがわかりました。以上の研究成果がnpj Parkinson's diaseaseに掲載されました。
また、レビー小体型認知症(DLB)の腸内細菌叢と糞便胆汁酸を解析しました。その結果、短鎖脂肪酸(SCFA)を産生する腸内細菌が低下し、腸の粘膜を分解するAkkermansiaが上昇する特徴がPD患者とDLB患者において共通して認められました。糞便中の胆汁酸を定量したところ、DLBではウルソデオキシコール酸（UDCA）の産生が高いことがわかりました。以上の研究成果がnpj Parkinson's diaseaseに掲載されました。
さらに、パーキンソン病の腸内細菌叢をshotgun-sequencingにより解析しました。我々のデータを含めて6か国のshotgun-sequencingデータを使ってメタ解析を行い、ビタミンB群のRiboflavinと Biotin代謝遺伝子が減少していることを明らかにしました。さらに、Riboflavin/Biotin代謝遺伝子と便中代謝産物である短鎖脂肪酸/ポリアミンが正相関していることがわかりました。以上の研究成果がnpj Parkinson's diaseaseに掲載されることが決まりました。
|
| 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
腸内細菌叢によりパーキンソン病の予後を予測研究はすでに終了しました。さらに、1 レビー小体型認知症の腸内細菌解析と代謝産物分析、2 パーキンソン病患者の腸内細菌shotgun-sequencingデータのメタ解析と腸内代謝産物分析の研究を終了しています。
|
| 今後の研究の推進方策 |
(I) ウイルスには真核生物に寄生するeukaryotic virusと細菌に寄生するbacteriophageがあり人に直接寄生するeukaryotic virusについては人への影響の研究が盛んです。しかし、bacteriophageについては人への影響を調べる研究は少なく免疫系や炎症に関与することが示されている程度です。また、近年腸内細菌叢解析だけでなく腸内ウイルス叢解析が各疾患で行われつつあります。細菌はbacteriophageと相互作用するため腸内ウイルス叢を含めて解析することで腸内の全体像を把握できる可能性が高く病態解明や治療戦略につながると思われます。そこでパーキンソン病で増減するbacteriophageの同定を試み、それをパーキンソン病の病態の解明につなげていくことを目指します。また、全世界のメタゲノムデータから国ごとにウイルス叢解析を行いデータベースの作成を行う予定です。これによって、ウイルス叢解析の基盤づくりと研究の促進を目指します。
(II) Wearable deviceで測定する生体情報（血圧・体温・動脈血酸素飽和度SpO2・血圧・加速度・心拍・呼吸数）、腸内細菌叢、血液データをパーキンソン病患者と同居健常人より取得し、時系列データを合わせた統合オミクス分析を行う。PD患者の症状進行を超高感度で同定し最適な投薬・新しいバイオマーカーの発見・新規の治療戦略の発見につなげていく。
|
