| 研究課題/領域番号 |
20K07792
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
佐々木 貴史 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (70306843)
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| 研究分担者 |
新井 康通 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (20255467)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | フレイル / 超高齢者コホート / ゲノム解析 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は超高齢者ゲノムコホートを用いてフレイル関連遺伝子探索と遺伝子リスク評価法の確立を目指している。Kawasaki Aging Wellbeing Cohort (KAWP)は要介護１までの比較的健康な85~89歳の集団を対象とし、追跡調査により健康な超高齢者がどのような経緯をたどり要介護や病気になり、最終期に死亡するかを主な調査目的としたコホート研究である。本研究ではKAWPの追跡調査により測定した情報をもとに参加者のフレイル状態を評価しフレイルに陥る原因解析を行う予定であったが、2020年から開始予定だった３年後追跡調査は新型コロナウイルス流行のため延期となった。追跡調査は2021年から4.5年後追跡調査として再開したが調査はまだ５０人にとどまっている。そこで2021年も引き続きベースライン調査結果とマイクロアレイ-imputation解析を用いたゲノムデータを含む超高齢者ゲノムコホート相関解析を行い、コホートデータと遺伝子的因子の原因遺伝子や相関解析の同定を試みた。その結果、2020年度の飲酒行動に相関したALDH2 rs671に引き続き、血漿高分子(HMW) adiponectin濃度と相関するCDH13及びADIPOQ遺伝子のSNVsを同定した。
今後は、2021年秋からの追跡調査が再開され、222年11月までに2/3の追跡調査が終了する予定であることから、これらの「データを利用してベースライン調査でのフレイル関連の因子と調査4.5年後のフレイル状態との因果関係解析を行う。また、KAWPでは調査参加者の健康保険及び介護保険情報を神奈川県及び川崎市からデータを得る同意を得ていることから、健康保険及び介護保険情報からの病歴・投薬歴情報の抽出し認知症や骨折の疾患履歴を目的変数として利用し、病歴・投薬歴情報をもとに現在及び未来のフレイルを予測するモデルの作成を試みる。
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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
2021年度はマイクロアレイ-imputation解析によって得られた遺伝型とコホートデータの相関解析を中心に解析を行った。これまでに遺伝解析の同意が得られた1022人に対しイルミナ社Asian Screening Arrayを用いて65万一塩基多型(SNVs)を決定し、imputation法を用いて638万SNVs情報を得ることができた。これらのデータを用いて血漿HMW adiponectin濃度との相関解析を行なった結果、CDH13付近に相関SNVsが見られた。そこで、百寿者血漿HMW adiponectin濃度との相関解析結果とのメタ解析を行った結果、CDH13に加えてADIPOQにも相関SNVsが見られた。これらの遺伝子座位はヨーロッパ集団を用いたGWASにより血漿HMW adiponectin濃度との相関領域と報告されていることから、血漿HMW adiponectin濃度は日本人高齢者及び百寿者でもCDH13及びADIPOQのSNVsと相関する事を明らかにした。
次に血漿HMW adiponectin濃度との相関因子を同定するために、まずTOOTH研究で85-89歳でエントリーした500人を追加し、遺伝因子や病歴、血液脂質検査値を含めた32因子に欠損がない1314人を抽出した。次に、多変量解析をおこなう因子を選定するために、LASSO回帰および5xのクロスバリデーションを行った結果、21因子が抽出された。この21因子を用いて多変量解析を行った結果、相関が強い順にCDH13 rs4783244、HDLC、BMI、TG、LDH、NTproBNP、ADIPOQ rs11711353、ALB、HbA1cが検出された。このうちBMIは女性の方が有意に相関係数が高かった。これらの結果は現在論文投稿中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
2021年秋からの追跡調査が再開され、2022年11月までに2/3の追跡調査が終了する予定である。これらのデータを利用してベースライン調査でのフレイル関連の因子と調査4.5年後のフレイル状態との因果関係解析を行う。また、電話による追跡調査により約６０名の死亡と1/3の要介護状態への移行が確認されていることから、死亡及び要介護状態への移行を目的変数として、ベースラインで調査したfrailtyスコア、サルコペニアスコア、病歴、遺伝型などを用いた多変量解析を行い、死亡及び要介護状態移行の重要因子同定を試みる。KAWPでは調査参加者の健康保険及び介護保険情報を神奈川県及び川崎市からデータを得る同意を得ていることから4.5年後までの健康保険及び介護保険情報を神奈川県及び川崎市に依頼している。これらの情報を入手後、健康保険及び介護保険情報からの病歴・投薬歴情報の抽出し認知症や骨折の疾患履歴を目的変数として利用する。さらに病歴・投薬歴情報をもとに現在及び未来のフレイルを予測するモデルの作成を試みる。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2021年度は調査が予定の半分となったため、ベースラインデータの解析や、遺伝子解析を中心に行った。次年度使用額は、データ解析費及び2022年度のKAWP調査に使用する予定である。
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