| 研究課題/領域番号 |
23K16331
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
古川 拓馬 佐賀大学, 医学部, 客員研究員 (50963659)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | DNAメチル化 / 生活習慣病 / ライフスタイル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
【背景】
生活習慣病に対し遺伝子情報を活用した個別化予防・医療が期待され、DNAメチル化等のエピゲノムも注目されているが、具体的な対応策につながる研究は不十分である。
【目的】
本研究では生活習慣病に関連するDNAメチル化領域を探索し、経時的な影響やライフスタイル要因の関連について、詳細な検証を行うことを目的とする。
【意義】
遺伝子関連要因だけではなく、ライフスタイル要因や追跡調査を含む多くのデータを有するコホート研究内で検証することによって、生活習慣病に関するエピゲノム特性に応じた効果的かつ具体的な対処戦略につながる新たな研究成果が期待される。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、生活習慣病に関連するDNAメチル化領域を探索し、ライフスタイル要因がどのように関連しているのかを明らかにすることであり、生活習慣病の個別化予防・個別化医療につながるエピゲノム特性に応じた具体的対処戦略に貢献する研究成果を挙げることを目指している。
初年度は主にDNAメチル化解析を行うためのデータ収集、解析環境整備を進めた。本研究では日本多施設共同コーホート研究-佐賀地区-(Japan Multi-Institutional Collaborative Cohort -Saga Region-: J-MICC Study Saga)に参加した約1万２千人の一般住民を対象とした。これまでの追跡研究において、基本情報や生活習慣、血液成分、疾患の罹患、死亡等を含む多くのデータが蓄積されている。DNAメチル化については、遺伝子解析および研究使用に同意が得られた成人男女904人において、網羅的なDNAメチル化測定(43万ヵ所以上)のデータ収集が行われた。
コホートにおける生活習慣病データおよびその他共変量となる因子等を解析用データセットとして整備し、ベースライン時において、糖尿病122人、高血圧171人、高脂血症115人などの有病が確認された。DNAメチル化測定データについて、コホートデータと統合して解析を行うための前処理、解析プログラムの作成・調整を進めた。今後、生活習慣病と関連するDNAメチル化領域を探索するエピゲノムワイド関連分析（Epigenome-wide association study: EWAS）を実施していく。
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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
現在までに約1万２千人のコホート研究データについて解析データセットの整備を行い、メインアウトカムとなる生活習慣病の有病状況等を確認した。
DNAメチル化については、904人分の網羅的なDNAメチル化測定(43万ヵ所以上)が行われているが、2種類のメチル化アレイキットが用いられており、前処理や解析プログラムの作成・調整にやや時間を要している。
生活習慣病と関連するDNAメチル化領域を、EWAS解析によって特定するまでには至っておらず、今後解析を進めていく必要がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度のできるだけ早い段階でベースラインデータを用いたEWAS解析を実施し、生活習慣病と関連するDNAメチル化領域の探索を行う。
発見されたメチル化領域について、追跡調査における生活習慣病発症との関連を生存分析で検証し、二次調査時(5年後)の症状変化(血圧、血糖、脂質指標の改善および増悪)との関連についても分析を進める。
さらなる研究の展開としては、DNAメチル化状態と生活習慣病との関連について、ライフスタイル因子(身体活動、食事など)の調整や層別に分けた解析等を計画する。DNAメチル化と生活習慣病との関連にライフスタイル要因がどう影響するか、交互作用や経時的な変化を含めて検証することで、生活習慣病リスク低減のために有効なエピゲノム特性に応じた具体的な要因を明らかにすることを目指す。
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