| 研究課題/領域番号 |
15K20261
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| 研究機関 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
佐々木 慎一 鳥取大学, 医学部, 助教 (30745849)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 術後眼内炎 / 術前減菌法 / 16S ribosomal DNA / 眼表面細菌叢動態 / 角膜感染症 |
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| 研究実績の概要 |
白内障手術後の眼内炎の予防のために、これまで抗菌薬点眼を術前から投与開始する術前減菌法がもちいられてきた。術中の減菌をさらに担保するため、前年度に我々は術中に汚染によるリスクが高いステップに限定した術中ヨード洗浄法の有効性を報告した。最近では、術前抗菌薬投与を含め、抗菌薬の投与延長による耐性菌の出現の可能性が問題となっており、より詳細な白内障手術前後の細菌動態の解析が必要と考えられた。そこで術前減菌法および術中ヨード法の術中における検体を採取し、その細菌動態の違いを細菌培養、および 16S ribosomal DNA定量を用いて検証を始めた。パイロットスタディーによれば両群における有意な汚染の差はこれまで認められておらず、術中、術前の減菌法のさらなる至適化が可能であることが示唆された。
若年者における角膜の感染症は重要な問題であり、感染にはコンタクトレンズ（CL）装用が要因として強く影響している。そこでCL装用者における細菌叢の変化と感染につながるリスク因子を同定することを目的に、正常なCL装用者より回収したケースの汚染状態を16S ribosomal DNAコピーの定量、次世代シークエンサによるメタゲノムの検索により検証した。さらにCLの使用状況との関連性を共分散構造解析によりリスクの高い要因を抽出した。
その結果、細菌量の増大としてとらえた細菌汚染は、細菌多様性の増大に強く関連していた。とくに装用前に石ケンによる手指洗浄なし、CLケースの非乾燥、長期使用が細菌多様性の増大に関連していた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
術後眼内炎の予防方法の策定には、メタゲノムを含めた周術期の細菌叢動態の評価が非常に有用である。前年度に引き続き、白内障手術における眼表面細菌叢動態の評価を行っている。とくに抗菌薬長期点眼による耐性菌の出現の可能性は問題となっており、本年度は術前抗菌薬投薬と術中ヨード洗浄の細菌叢への影響を比較するプロトコールを策定し検体のサンプリングを終了した。
病的状態における眼表面の細菌動態は、角膜炎、角膜潰瘍、角膜びらんなどの種々の病的状態を網羅する検体を用いて評価した。16S ribosomal DNAコピーの定量及び検出細菌のシークエンシングによる解析を引き続き行っている。細菌感染、ウイルス感染を含めた角膜の病的状態を効率的に診断するため、臨床所見群および16S DNA関連情報の評価をReceiver Operating Characteristic解析を用いて行っている。所見群や16S r-DNA量による診断を精緻化するため、サンプル群を教師なしの手法にて分類する手法の至適化を行っている。教師なしの手法である潜在化クラス解析を用いた場合、サンプル群に診断名を付与する必要はなく自動的な分類診断手法となるが、分類すべき診断群をさらに至適化する必要性が生じてきている。
前年度にひきつづき正常なコンタクトレンズ（CL）装用者より回収したケースの細菌叢解析をより詳細に進めつつある。病原性の強い細菌汚染に影響する要因、さらにアカントアメーバ感染につながる細菌動態を探るため同サンプルを用いて次世代シークエンサによる16Sメタゲノム解析を開始した。
シークエンシングは終了し、主成分分析による細菌叢動態および細菌多様性の解析に着手している。
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| 今後の研究の推進方策 |
細菌叢の詳細な解析は次世代シークエンサーを必要とするとともに、品質の高い臨床サンプルが必要である。また、次世代シークエンサは、費用面の制限から解析検体を母集団からサンプリングする必要がある。これまで白内障周術期における細菌叢の解析に対して、二つ目の臨床プロトコールの解析に着手している。その試験の結果を踏まえ、さらに臨床的に有用度の高い臨床局面を対象とする解析プロトコールの発案を試みて行く。
現在、種々の詳細な臨床情報に紐付けられたサンプルの解析として まず一段階目として、16S ribosomal DNAの定量および細菌培養、二段階目に16S ribosomal DNAのシークエンシングによる細菌の同定、3段階目として16S ribosomal DNAの次世代シークエンサーによる網羅的解析と順に施行している。メタゲノム解析に関しては 新規手法が開発され費用面でより多検体の検定が可能となりつつある。また、メタゲノムによる耐性菌の検出も可能となってきており抗菌薬と耐性菌動態の関連に関してもプロトコールの発案、至適化を計りたい。
角膜疾患の診断および細菌動態に関しては、えられた情報を多変量解析を含めた種々の応用統計手法で検証をさらにすすめていく。このために、人工知能（AI）として 畳み込みニューラルネットワークによる診断技術の開発に着手した。AIは教師有り学習の手法であり、学習するため極めて多数のデータを必要とする。また、プログラムの学習対象への至適化が必要である。まず2000枚の角膜疾患画像データを収集し効率的なAIプログラムが構築可能かの検証に着手した。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）
当初計画より経費の節約ができたため
（使用計画）
分子生物関連試薬および消耗品購入に充当する
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