| 研究課題/領域番号 |
23K27696
|
|---|
| 補助金の研究課題番号 |
23H03005 (2023)
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2023) |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分55060:救急医学関連
|
|---|
| 研究機関 | 東北大学 |
|---|
研究代表者 |
工藤 大介 東北大学, 医学系研究科, 准教授 (30455844)
|
|---|
| 研究分担者 |
田宮 元 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 教授 (10317745)
早川 峰司 北海道大学, 大学病院, 准教授 (10374282)
菱沼 英史 東北大学, 未来型医療創成センター, 助教 (10824609)
久志本 成樹 東北大学, 医学系研究科, 教授 (50195434)
成田 暁 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 助教 (50459468)
山川 一馬 大阪医科薬科大学, 医学部, 准教授 (50597507)
佐藤 哲哉 東北大学, 大学病院, 助教 (50830197)
小柴 生造 東北大学, 未来型医療創成センター, 教授 (70332301)
湯本 哲也 岡山大学, 医歯薬学域, 講師 (80535790)
後藤 匡啓 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 客員研究員 (80622894)
近藤 豊 順天堂大学, 大学院医学研究科, 先任准教授 (90642091)
石原 唯史 順天堂大学, 医学部, 准教授 (70648295)
佐藤 幸男 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (00445272)
錦見 満曉 広島大学, 医系科学研究科(医), 助教 (00816118)
堤 悠介 独立行政法人国立病院機構水戸医療センター(臨床研究部), なし, 医長 (50627320)
高山 渉 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 助教 (50825502)
鈴木 浩大 岐阜大学, 大学院医学系研究科, 特任准教授 (80724583)
春日井 大介 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (60844909)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円)
2025年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2024年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2023年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
|
|---|
| キーワード | 敗血症 / サブクラス分類 / ゲノム関連解析 / メタボローム関連解析 / 治療反応性 / 治療反応生 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
【研究デザイン】多施設共同前向き探索的研究【対象患者】18歳以上のSepsis-3診断基準を満たす敗血症患者【研究方法】以下、3工程で行う。
①データ収集・解析、①-a. 患者背景データ・診療データの収集、①-b. 遺伝子データ収集およびゲノムワイド関連解析、①-c. 代謝物質データ収集およびメタボローム関連解析。①-d. 脂質データ収集およびリピドーム関連解析。② サブクラス分類およびサブクラスによる治療効果の違いに関する検証。③ サブクラスの推定モデル開発と内的検証。
|
| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、①敗血症患者の病態と関連が強いサブクラスを同定すること、各サブクラスにおける重要転帰や複数の治療法の効果の違いを検証した上で、②日常診療上で取得容易なデータから、患者個人の敗血症サブクラスを推定するモデルを開発することである。
2023年度研究計画（目的を達するための第1段階）：データ収集・解析を主に行う。研究参加施設である東北大学病院、北海道大学病院、大阪医科薬科大学病院に入院した敗血症患者を対象とする。対象患者あるいはその代諾者から研究参加の同意を得た後に、2種類（遺伝子解析目的の血液試料、代謝物質解析（メタボローム）目的の血液試料）の血液検体を採取し、分析を行う。
遺伝子解析目的の血液試料と分析：研究参入後、退院までの間にPAXgene採血管に8.5mL採血して、全血のまま冷蔵保存し、東北大学東北メディカル・メガバンク機構ゲノム解析部門ゲノム遺伝統計学分野に輸送する。血液検体からゲノム抽出後、GWASセンターに試料を送付し、エクソームシークエンシングを行う。
実績：研究参加施設のリクルートを行い、当初の3施設から6施設を加えて、全9施設まで増やすことができた。全10施設から、1年間で115例の患者登録が行われ、Electronic data capture(EDC)システムに臨床情報を登録している。遺伝子解析目的の血液検体は115、メタボローム解析用の検体は55症例分を収集した。遺伝子解析目的の検体については、上記記載の方法で適宜解析を行っている。臨床データやメタボロームデータを統合した本解析は全ての症例登録を終了後に行う。
また年度途中から、研究分担施設の広島大学において、脂質の網羅的解析(Lipidome)解析も行うこととして、変更倫理申請を行い、承諾された。承諾後から、Lipidome解析用の血漿検体の収集も追加した。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
参加施設を増やすことができ、予定通りの症例を登録でき、検体も収集できている。
|
| 今後の研究の推進方策 |
2024年度も参加施設を増やすべくリクルートを行い、症例登録のペースを上げていく。
引き続き、EDCへの患者登録および検体収集と解析を行う。
臨床データやメタボロームデータを統合した本解析は全ての症例登録終了後に行う。
|
