| 研究課題/領域番号 |
18KT0019
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 特設分野 |
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| 研究分野 |
複雑系疾病論
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
菊地 利明 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10280926)
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| 研究分担者 |
阿部 貴志 新潟大学, 自然科学系, 教授 (30390628)
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| 研究期間 (年度) |
2018-07-18 – 2022-03-31
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| キーワード | 非結核性抗酸菌 / サイトカイン / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
非結核性抗酸菌 (NTM) は環境中に広く生息しており、その吸入曝露によって、慢性呼吸器感染症であるNTM症を発症する。このNTM症の臨床上課題は、病態分類が不明確な点である。そこで本研究では、NTM症患者からの病態と起因菌のバイオデータを解析し、その病態を起因菌から予測する数理モデルを構築した。この研究成果によって、NTM症の病態分類群とその特徴に対する理解が格段に進むことが期待される。
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| 自由記述の分野 |
医歯薬学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
浴室や土壌に広く生息している非結核性抗酸菌 (NTM)を吸入することによって、慢性呼吸器感染症であるNTM症を発症する。近年中高年女性を中心に、NTM症患者の増加が指摘されている。その病態は不明な点が多く、診療上の課題となっている。本研究では、NTM症の起因菌からその病態を予想できる数理モデルを開発した。本研究成果によって、NTM症の診療をより円滑に行えるようになることが期待される。
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