| 研究課題/領域番号 |
20K08770
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分54020:膠原病およびアレルギー内科学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山本 元久 東京大学, 医科学研究所, 准教授 (80404599)
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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 | IgG4関連疾患 / 機械学習 / RNA-Seq / マイクロバイオーム / HLA / 治療反応性 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、個別化医療を目指したIgG4関連疾患の病態解明を目的に遂行した。顎下腺炎組織のRNA-Seq解析では、B細胞受容体や特定のサイトカインシグナルが病態の中心となることが判明した。エクソソーム解析では、血清miR-125a-3p、miR-125b-1-3p濃度が有意に上昇し、6つの遺伝子を標的としていることが明らかになった。今後の新規治療法の開発に新たな示唆を与えるものであると考えられる。またレジストリデータとAIを活用して、精度の極めて良好な非侵襲的な診断法の開発に成功した。今後、標的遺伝子、マイクロRNAを含めたデータベースを構築し、AIにより個別化医療の推進につながると示唆される。
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| 自由記述の分野 |
膠原病・リウマチ内科学、臨床免疫学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、個別化医療を目指したIgG4関連疾患の病態解明を目的に遂行した。顎下腺炎組織のRNA-Seq解析では、B細胞受容体や特定のサイトカインシグナルが病態の中心となることが判明した。エクソソーム解析では、血清miR-125a-3p、miR-125b-1-3p濃度が有意に上昇し、6つの遺伝子を標的としていることが明らかになった。今後の新規治療法の開発に新たな示唆を与えるものであると考えられる。またレジストリデータとAIを活用して、精度の極めて良好な非侵襲的な診断法の開発に成功した。今後、標的遺伝子、マイクロRNAを含めたデータベースを構築し、AIにより個別化医療の推進につながると示唆される。
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