| 研究課題/領域番号 |
18KT0066
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
中 伊津美 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 助教 (10723778)
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| 研究分担者 |
西田 奈央 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 上級研究員 (50456109)
大橋 順 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (80301141)
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| 研究期間 (年度) |
2018-07-18 – 2023-03-31
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| キーワード | デング出血熱 / SNP |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、タイ人デング 熱患者を対象に、分子疫学的アプローチによって、 (1) 重症化と関連する宿主側（ヒト）多型、(2）臨床データと多型データを含めて予後を予測（重症化予 測）するためのアルゴリズム（ロジスティック回帰モデルと機械学習）の開発を目指す。
本年度は、遺伝子型解析を行ったIL1B遺伝子上流のrs1143623とLILRA3 ins/delのtag SNPであるrs103294について進化遺伝学的解析を行った。各SNPをコア多型としてiHSを計算したが、自然選択の痕跡は検出されなかった（rs1143623-G（派生型）: iHS=0.497（p=0.619）, rs103294-A（派生型）: iHS=0.507（p=0.612））。ゲノムワイドにiHSを計算したところ、6番染色体のHLA領域に自然選択の痕跡が多数検出された。そこでHLA alleleとの関連解析を行ったが、DSSリスクと関連するHLA class Iアリルは検出されなかった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
実父の入院・実母の介護、新型コロナウイルス感染症により保育園の保育受け入れ基準が変更され自宅保育を要請され、研究遂行が困難な時期があった。
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| 今後の研究の推進方策 |
重症化予測アルゴリズム開発を行うとともに論文を執筆することを目標とする
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究遂行が困難な時期があったため次年度使用額が生じた。アルゴリズム開発後、論文投稿費として使用する
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