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2021 年度 実施状況報告書

トランスクリプトームを用いた心停止の分子ネットワーク病態の解明と神経予後予測

研究課題

研究課題/領域番号 21K09018
研究機関大阪大学

研究代表者

中尾 俊一郎  大阪大学, 医学部附属病院, 特任助教(常勤) (80834150)

研究分担者 小倉 裕司  大阪大学, 医学系研究科, 准教授 (70301265)
松本 寿健  大阪大学, 医学部附属病院, 特任助教(常勤) (70644003)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード心停止 / トランスクリプトーム / 分子ネットワーク / 予後予測
研究実績の概要

本研究は、心停止患者の血液を用いた、網羅的遺伝子発現に基づいて心停止および心停止後症候群の新規病態解明を行うことを目的とし、遺伝子発現や遺伝子産生物を網羅的に評価し、それらの分子生物学的情報に基づいて新たな病態解明を目指している。研究は以下のように段階的に進めていく計画である。
1)遺伝子発現に基づいた心停止および心停止後症候群の分子ネットワーク病態を解明する(目標症例数40例)。
2)1で同定した分子ネットワークをスコア化することで患者を層別化し、予後との関連を評価する。
3)2で同定した分子ネットワークスコアの予後予測因子としての有用性を評価する(目標症例数60例)。
研究は3年計画であり、2021年度は上記1について取り組みを行った。検体採取実施および検体保管は順調に進んでおり、集積できた症例は40例を十分超えている。しかし、神経予後も含めて重要な変数の欠損があるデータが想定より多く存在し、データクリーニングに予定より時間を要している。質の高い研究とするためには患者情報(特に心停止の推定時間など)が十分に収集できた症例を研究対象とすべきと考えている。また、新型コロナウイルス感染症の流行に伴い、新型コロナウイルス感染症によると思われる心停止が予想より多くみられた。患者の背景因子や検査所見などを加味して患者選択を行うが、病態が偏りすぎないよう評価する必要がある。患者の背景情報の欠損を最小限にし、より質の高いデータセットを構築するため、現在データクリーニング中である。まもなくデータクリーニングを終了し、RNAシークエンス測定の結果とともに解析する予定である。

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

新型コロナウイルス感染症の流行に伴い、新型コロナウイルス感染症によると思われる心停止が予想より多くみられた。患者の背景因子や検査所見などを加味して患者選択を行うが、病態が偏りすぎないよう評価する必要がある。目標症例数を超える患者集積ができているものの、重要な変数の欠損があるデータが想定より多く存在し、データクリーニングに予定より時間を要しているため、申請時の予定よりは進捗はやや遅れている。

今後の研究の推進方策

研究実施時期を除き研究実施計画に大きな変更はない。まもなくデータクリーニングを終了し、RNAシークエンス測定の結果とともに解析する予定である。データ解析については必要な統計解析ソフトウェア(Qiagen IPA等)の技術修練を行っており、研究実施計画に基づいて研究を推進する。

次年度使用額が生じた理由

適合検体の集積中であり、解析は次年度に行う予定であるため。

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公開日: 2022-12-28  

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