| 研究課題/領域番号 |
23K24608
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| 補助金の研究課題番号 |
22H03350 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
中杤 昌弘 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 准教授 (10559983)
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| 研究分担者 |
市原 佐保子 自治医科大学, 医学部, 教授 (20378326)
木下 文恵 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (40775855)
山本 健 久留米大学, 医学部, 教授 (60274528)
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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 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2024年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2023年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2022年度: 11,960千円 (直接経費: 9,200千円、間接経費: 2,760千円)
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| キーワード | プロテオーム / 生活習慣病 / バイオインフォマティクス / SNP / エピゲノム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
タンパク質は生命活動の中で重要かつ多種多様な機能・役割を担っている。これまでに生活習慣病の予知・予防マーカーとなるタンパク質が何種類も同定されてきた。またタンパク質は複雑な制御機構で制御されており、どのような要因でタンパク質が変動し疾患発症へ至るのか、どのようにタンパク質を制御すれば発症リスクを低減できるかは明らかになっていない。本研究では、地域住民を対象に血中プロテオーム情報を取得し、生活習慣病に関わる新規タンパク質の同定を行う。更にプロテオーム、ゲノム、エピゲノム情報のトランスオミクス解析を行い、タンパク質の発現制御機構の調査・解明を行う。
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| 研究実績の概要 |
タンパク質は生命活動の中で重要かつ多種多様な機能・役割を担っている。これまでに生活習慣病の予知・予防マーカーとなるタンパク質が何種類も同定されてきた。またタンパク質は複雑な制御機構で制御されており、どのような要因でタンパク質が変動し疾患発症へ至るのか、どのようにタンパク質を制御すれば発症リスクを低減できるかは明らかになっていない。本研究では、地域住民を対象に血中プロテオーム情報を取得し、生活習慣病に関わる新規タンパク質の同定を行う。
これまでに、我々が保有する地域住民検体の血液サンプルからプロテオームデータの取得を開始し、最終的に108例のプロテオームデータベース構築が完了した。今年度は、さらにプロテオームデータを取得し、最終的に216例のプロテオームデータを構築した。このデータを基に、今年度から統計解析を開始した。データが問題なく取得できているかどうかの確認もかねて、性別や年齢といった基盤データとプロテオームの関係を評価した。その結果、男性で血中の高濃度に存在しているタンパク質群、女性の血中で高濃度に存在しているタンパク質群の同定に成功した。また、加齢によって濃度の上昇するタンパク質群及び、低下するタンパク質群の同定にも成功した。同定したこれらのタンパク質の内、一部は多量体でのみ有意に濃度上昇/低下が見られたタンパク質が存在した。一方、多量体の構成要素のタンパク質のみでは有意な濃度上昇/低下が確認されなかった。これらのタンパク質は血中では通常多量体として存在していることから妥当な結果が得られていると考えられる。
更に血中のアディポネクチンタンパク質に寄与するDNAメチル化サイトの探索も行った。その結果、脂質に寄与するDNAメチル化サイトが同定された。この結果は、アディポネクチン―DNAメチル化－脂質濃度が互いに調整を行っているエビデンスとなり得る。
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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
プロテオームの測定条件検討のため、当初の計画よりも昨年度から大規模なプロテオームのデータ取得に時間を要したこと、その後の統計解析によって想定よりもプロテオームと生活習慣病の関係が複雑なものであると判明したため、プロテオームデータに基づく統計解析がやや遅れている。プロテオームと性別や年齢との関連解析及びトランスオミクス解析の一部は完了したが、実施すべきトランスオミクス解析が残っている。
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| 今後の研究の推進方策 |
プロテオームデータの取得は一通り完了し、初期段階の関連解析も完了しているため、トランスオミクスを中心とした統計解析に注力する。そのため、本研究に用いる計算リソースを増強して、計算速度を速める。得られた解析結果を既報の情報と紐づけ結果の解釈を効率的に進められるよう、既存のオミクスデータベースの情報を取り込むプログラムも実装する。
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