| 研究課題/領域番号 |
23K27856
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| 補助金の研究課題番号 |
23H03166 (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 (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 | 高知大学 |
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研究代表者 |
安田 誠史 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 教授 (30240899)
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| 研究分担者 |
岩崎 基 国立研究開発法人国立がん研究センター, がん対策研究所, 部長 (60392338)
澤田 典絵 国立研究開発法人国立がん研究センター, がん対策研究所, 部長 (00446551)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
2023年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円)
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| キーワード | 認知症罹患 / 中年期の生活習慣 / バイオマーカー / 炎症 / 酸化ストレス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
中年期における生活習慣の把握と血液試料の収集、そしてその後の認知症罹患者の把握を終えている多目的コホート研究JPHC Studyで、炎症・酸化ストレスのバイオマーカーを測定するケースコホート研究を行い、日本人集団における中年期の生活習慣と認知症罹患との関連の機序での炎症・酸化ストレスの意義を、炎症・酸化ストレスを介する経路（間接効果）と介さない経路（直接効果）とに分離する媒介分析を適用して検討する。また、日本人での知見に基づく認知症罹患リスクスケールを、生活習慣因子を媒介分析で得られる直接効果の割合で重み付けしてから、バイオマーカー因子と統合して作成する。
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| 研究実績の概要 |
バイオマーカー測定対象者のうち必要量保存血漿が得られた3,758人を、認知症罹患者（ケース）1,859人と非罹患者（非ケース）1,899人とに分けて基本特性を比較した。ケースは非ケースに比べて試料収集時の平均年齢が高く（ケース対非ケース：65.2歳対57.3歳）、男性の割合が低かった（32.8％対36.6％）。
炎症マーカーである高感度CRP(hsCRP)と認知症罹患との関連解析を先行して実施した。
必要量保存血漿が得られたサブコホート2,224人での男女別hsCRPの分布に基づきhsCRPの4分位群を作成した。各4分位群のhsCRP（単位mg/dL）の範囲は、男性（N=807）では第1分位群（Q1）：0.002 to 0.021、第2分位群（Q2）：0.022 to 0.042、第3分位群（Q3）：0.043 to 0.101、第4分位群（Q4）：0.102 to 11.687、女性（N=1,417）ではQ1：0.001 to 0.016、Q2：0.017 to 0.032、Q3：0.033 to 0.074、Q4：0.075 to 16.415であった。
ケースコホートを性別と年齢階級との組み合わせで4つに層別し、ケースと非ケースとの間でhsCRPの4分位分布を比較した。その結果を、hsCRPがQ4であることのQ1であることに対する認知症罹患のオッズ比［95%信頼区間］を用いて表すと、男性45-64歳群（N=845）：1.06［0.70 to 1.60］、男性65-74歳群（N=460）：0.62［0.34 to 1.15］、女性45-64歳群（N=1,644）：1.55［1.16 to 2.06］、女性65-74歳群（N=809）：0.82［0.50 to 1.36］であった。女性45-64歳群においてのみhsCRP高レベルが認知症罹患高リスクと有意に関連した。
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| 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
生活習慣因子と認知症罹患との関連の機序における介在因子として注目している2つの領域のうち、炎症の領域についてバイオマーカーの測定を完了し、認知症罹患との関連について暫定的な解析を実施できた。
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| 今後の研究の推進方策 |
生活習慣因子と認知症罹患との関連の機序における介在因子として注目しているもう一つの領域である酸化ストレスについて、バイオマーカーを選定してその測定を完了させる。
ケースと非ケースの間でhsCRPの4分位分布を比較した暫定的な解析を、ケースコホート研究データの正当な解析である、重み付け比例ハザードモデルを当てはめる解析へ改良する。そのために必要な、親コホートからの無作為抽出標本であるサブコホートに適切な重みを与えた上でケースが発生した時点ごとのリスクセットを定義できる統計解析プログラムを作成する。
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