| 研究課題/領域番号 |
18KT0074
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
原田 成 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (10738090)
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| 研究分担者 |
中杤 昌弘 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 准教授 (10559983)
竹内 文乃 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (80511196)
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| 研究期間 (年度) |
2018-07-18 – 2021-03-31
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| キーワード | メタボローム疫学 / ゲノム疫学 / 個別的予防医療 / アルコール / 遺伝-環境交互作用 / 肝障害 |
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| 研究実績の概要 |
ゲノム研究の進展により、疾病の遺伝的要因の解明が進む一方、多因子疾患の発症要因は複雑で、遺伝-環境交互作用を含めたメカニズムの解明や、個別的発症予測モデルの構築は道半ばである。この進展のためには、前向きコホートでの遺伝・環境要因の収集に加え、体内の代謝動態を網羅的に測定するメタボローム解析を導入し、多因子の体内への複合影響を評価する手法が有用である。本研究では、３年毎に繰り返し血漿メタボロームが測定されている1000名の対象者のゲノム・メタボローム・データと生活習慣・ドック健診の3年間追跡データを用いて、アルコール性/非アルコール性肝障害の発症予測モデルを構築する。最新の手法である統合パスウェイ解析とメディエーション解析を応用して、遺伝・環境要因およびその交互作用と肝障害の因果関係を代謝メカニズムの観点から経路別に明
らかにする。多因子疾患の発症を単に予測するのみならず、複雑に絡み合う因果関係の個々の経路を特定することを可能とする本研究は、特に体質や生活習慣に合わせた予防・早期介入が重要な肝障害の予防に役立てられるほか、さまざまな多因子疾患の病態解明のモデルとなり得る。
2019年度は、2018年度に行った測定精度の検証により、測定系の追加が必要であることが判明したため、さらに、他の測定系におして脂質メタボロームを測定を行い、信頼性が高くかつ多角的に脂質の代謝を評価できる体制を整えた。
現在、パスウェイ解析を進めている。
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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
2018年度にLC-MSによるメタボローム測定結果の精度が不十分だったため、2019年度に、複数の方法で再度測定を実施し、測定結果が得られた。統計解析の開始が遅延している。祖信頼できるデータが得られたため、2020年度に研究を完了できる体制は整っている。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在開始中の統合パスウェイ解析、メディエーション解析などを進め、肝機能低下の遺伝-環境交互作用を明らかにするとともに、機械学習による3年後の肝障害
発症予測モデルを構築する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスの影響により、参加予定の学会が延期されたため。2020年度に学会に参加予定。また、2019年度に購入予定であったソフトウェアのライセンスの購入を2020年度に延期した。
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