研究課題
基盤研究(C)
臨床的なパラメーターを用いたクラスター解析に基づく重症喘息のフェノタイピングは、この疾患が多様な病態を背景として生じる疾患の集合体であることを明らかにした。今回の研究ではメタボロミクスを応用した分子レベルでのフェノタイピングにより、重症喘息の診断・予後推定・治療選択のための優れたバイオマーカーの同定を目指した。特に繰り返し測定がしやすい呼気ガスや血液中のバイオマーカーを対象として検討した結果、呼気中の揮発性有機化合物であるベンゼン、キシレン、ノナンが喘息の重症度と比例して増加していること、血清中のペリオスチン濃度は重症度ではなく特定の病型と関連していることを明らかにすることができた。
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