2023 年度研究成果報告書

同重体タグを利用したリピドミクスー大規模検体に対応できる分析技術の構築

研究課題

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研究課題/領域番号	21K06853
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分49010:病態医化学関連
研究機関	東京大学
研究代表者	徳岡涼美東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任講師 (60511376)
研究期間 (年度)	2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード	リピドミクス / 脂質 / 血液検体 / 質量分析
研究成果の概要	同重体タグリピドミクスでは測定ターゲットを増加させた。イオンモビリティーを活用することで1検体3分間の短時間測定系を確立した。データ補正のための標準血液試料の準備・検討を実施し十分な量と質を確保して長期の運用を可能とした。多検体血液検体の前処理のスループットを数倍に向上させた。数千検体のデータ処理を可能にするため共同研究者の協力にて新規ソフトウェアの構築を行いデータ解析のボトルネックを解消した。4000検体の血液検体を測定し、血液検査値情報との統合解析を行い、特定の脂質成分同士の相関関係とともに、様々な臨床検査値と脂質が特定のパターンで相関することが示され、本手法の有用性が検証できた。
自由記述の分野	脂質生化学
研究成果の学術的意義や社会的意義	近年の分析技術の向上によりこれまで解析が難しかった脂質を網羅的に研究するリピドミクスが注目されている。本研究ではヒトの血液検体を用いたリピドミクスの発展のために不可欠な課題解決として、大規模化する測定に耐えうる安定性とスループットの向上を実現する分析手法の構築を行った。数千検体の測定・解析が容易な本分析手法の活用は今後にさらに大規模な検体セットを解析し続けることが可能であり、血液中脂質情報を疾患のバイオマーカー探索や疾患メカニズムの解明へと利用するための研究手法として有用な系となる。