臨床データ、オミクス解析及びAIを駆使したインプラント周囲炎の新規診断方法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K13046
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分57040:口腔再生医学および歯科医用工学関連
• 研究機関: 東京科学大学
• 研究代表者: 芝 多佳彦 東京科学大学, 大学院医歯学総合研究科, 講師 (90802306)
• 研究分担者: 安齋 達彦 東京科学大学, 総合研究院, 准教授 (20882054) ; 竹内 康雄 東京科学大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (60396968) ; 片桐 さやか 東京科学大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (60510352)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: インプラント周囲炎 / Artificial Intelligence / オミクス解析 / 次世代シーケンサー / インプラント

研究開始時の研究の概要

歯科インプラントは口腔機能を回復させる有効な治療法だが、インプラント周囲炎による組織破壊がインプラント喪失とQOL低下を招く。本疾患は細菌叢の乱れによる免疫応答で発症・進行する。申請者らは網羅的解析により特徴的な細菌種・機能遺伝子を報告してきたが、膨大なデータの解析には限界がある。そこで本研究では、臨床情報と網羅的な遺伝子・細菌情報にAI技術を組み合わせ、原因菌の同定と診断モデルの開発を行い、インプラント周囲炎の早期診断とリスク評価法の確立を目指す。