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2013 年度 実績報告書

質量分析を用いた小児急性脳症の早期鑑別診断法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 25670760
研究機関京都大学

研究代表者

小池 薫  京都大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (10267164)

研究分担者 平川 慶子  日本医科大学, 医学部, 助教 (30165162)
研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2014-03-31
キーワード医療 / 質量分析 / 核磁気共鳴 / 診断 / 多変量解析
研究概要

小児救急の日常臨床において、「急性脳症(インフルエンザ脳症を含む)」と「熱性痙攣(複雑型)」を受診直後に鑑別することはむずかしい。
本研究では、患児から来院直後に採取した髄液を質量スペクトル(MS)計測し、パターン認識によるデータ解析を行うと、両疾患を鑑別することが可能か、を検討した。
2003-2008 年に発熱を伴う痙攣症状で救急外来を受診し、入院加療が必要と判断された患児から、入院直後に採取した髄液検体のなかから、「急性脳症」「熱性痙攣(複雑型)」と後日確定診断された患児の検体を選択し、「MS計測し、パターン認識によるデータ解析」を行うと、これらの疾患を鑑別できるかどうかを検討した。
MS計測データは、ProteinChip SELDI System(バイオ・ラッドラボラトリーズ株式会社)、Qチップ(strong anion exchange surface)をにて取得、ProteinChip Data Manager software version 3.0 (Bio-Rad).のExport Raw SpectraのプログラムによりCSVファイルにて抽出したものを使用した。
解析は、プロテオミクス用に加工した髄液MSデータセットおよび髄液MS全計測値(raw データ)より作成したMSデータセットを用いたパターン認識による解析を行った。
本研究では、Unscrambler X ver10.2(CAMO)を用いて、主成分分析によるデータの可視化、PLS(Partial Least Squares)判別分析法で解析し、クロスバリデーションによる検証を行った。解析の結果、「急性脳症」のデータ群と「複雑熱性けいれん」のデータ群とに明確に分離できることが確認された。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2013

すべて 学会発表 (1件)

  • [学会発表] 複雑な混合物における変化や異常の検出を可能とする新規診断技術2013

    • 著者名/発表者名
      小池 薫
    • 学会等名
      BIOtech2013 - 第12 回 国際バイオテクノロジー展/技術会議
    • 発表場所
      東京ビッグサイト
    • 年月日
      20130508-20130510

URL: 

公開日: 2015-05-28  

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