2013 Fiscal Year Research-status Report

うつ病患者の遺伝子多型が脳微細構造に及ぼす影響をMR統計画像解析を用いて評価する

Research Project

Project/Area Number	25461858
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Research Institution	University of Occupational and Environmental Health, Japan
Principal Investigator	興梠征典産業医科大学, 医学部, 教授 (60195691)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	掛田伸吾産業医科大学, 医学部, 講師 (30352313) 中村純産業医科大学, 医学部, 教授 (40148804) 森谷淳二産業医科大学, 医学部, 助教 (50412656) 香月あすか産業医科大学, 医学部, 助教 (60566488) 吉村玲児産業医科大学, 医学部, 准教授 (90248568)
Project Period (FY)	2013-04-01 – 2016-03-31
Keywords	大うつ病性障害 / 遺伝子多型 / 拡散テンソル画像 / 脳MR統計画像解析
Research Abstract	平成25年度は、当院神経・精神科を受診し、DSM-IV-TRで大うつ病性障害（Major Depressive Disorder: MDD）の診断基準を満たす患者、および患者群に年齢性別がマッチした正常コントロール群を前向きに蓄積した。MDD患者に対しては、①臨床検査：ハミルトンうつ病評価尺度、Wisconsin Card Sorting Test（WCST）とIowa Gambling Task（IGT）、②頭部MRI検査：3次元高分解能T1強調像、拡散テンソル画像など、③血液検査：COMT遺伝子多型とNAT遺伝子多型の検査、およびMHPGとHVAの血中濃度測定（Elisa法およびHPLCECD法）を行った。正常コントロール群については上記のうち、検査②と③を行なった。 SPMのDARTEL という手法を用いて、蓄積した症例を対象に脳容積に関するデータ処理および解析を行い、その実行可能性や妥当性を評価した。まずCOMT遺伝子多型のみを検討した。その結果、Valine/ Methionine型（Met carrier群）のCOMT遺伝子多型の例では、正常コントロール群に比し、MDD患者において両側の尾状核の体積が有意に小さかった。一方、Valine/ Valine型（Val/Val群）のCOMT遺伝子多型においては、正常コントロール群とMDD患者間で差は見られなかった。この所見は、MDD患者の症状に関連している可能性が示唆された。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 上述の検査を終了した大うつ病性障害（MDD）の症例、および正常コントロール群は、すでに30例程度集積できており、これらの対象を用いて解析を開始した。ただし、拡散テンソル画像の脳MR統計画像解析は高性能コンピュータを用いても非常に長時間を要する作業であるため、当該年度はまず脳容積のみを解析した。また、まずCOMT遺伝子多型のみを対象とした。その結果、Met carrier群とVal/Val群のCOMT遺伝子多型において、局所的な脳容積に差異がある、正常コントロール群に比し、Met carrier群ではMDD患者において両側の尾状核の体積が有意に小さい、といった初期の結果が得られた。以上より、研究の目的および当該年度の研究実施計画は十分に達成されていると考える。今後はさらに症例を蓄積するとともに、拡散テンソル画像（DTI）を含め、TBSS法を用いた本格的な解析を開始する予定である。
Strategy for Future Research Activity	平成25年度計画を引き続き実施しながら更に症例を蓄積する。すなわちうつ病患者50例以上と正常コントロール50例以上を目標にデータを取得する。COMT遺伝子多型は上述の如くMet carrier群とVal/Val群に分類する。またNAT遺伝子多型は（T-182C）と（G1287A）の2か所の機能的SNPsに関して検討する予定である。 DTI画像解析では、Oxford大学グループによって開発されたTBSSというFractional Anisotropy（FA）画像のvoxel-by-voxelの解析手法を用いて、脳形態の違いについて群間比較する。TBSSで画像統計精度が向上し、従来のvoxel-by-voxel解析の手法より優れていることが示されている。さらにTBSSでは、臨床症状をデータに含めることで、各臨床症状に関連する脳領域の解析も可能であり、遺伝子多型において症状に関連する脳領域の違いが解明できると考える。以上、当初の計画に従って今後の研究を遂行できる見込みである。