研究題目
- 所属部署
- 小児科
- 申請年度
- 2023年度
- キーワード
- 川崎病 シングルセル解析 AI薬効予測モデル プロテオミクス バイオマーカー
- 研究結果の概要
- 川崎病マウスモデルの心臓由来細胞を用いて、免疫グロブリン静注(IVIG)の有無で経時的なsingle cell RNA-seqを実施した。炎症惹起群は1日後にCD177陽性の活性化好中球、7日後にNK細胞、28日後に多彩な免疫細胞の増加を認めた。IVIG＋炎症惹起群は、炎症惹起群と比較して細胞分布の変化を認めたが、活性化好中球の増加は完全には抑制できていなかった。
上記のデータと、ヒト由来細胞に低分子化合物を添加した応答遺伝子発現データ(LINCS)を活用して、川崎病に最適化したAI薬効予測モデルを構築し、冠動脈炎を非炎症期の状態に戻す新規治療薬候補を見出した。
川崎病の新規診断バイオマーカー開発のため、川崎病患者のうち初回IVIGで改善したresponder群、3rd line以上の治療を要したpoor responder群、非発熱疾患群の血漿検体でDIAプロテオミクスを実施した。responder群と比較してpoor responder群でCD177が有意に上昇しており、患者の血漿タンパクにおいても活性化好中球マーカーCD177が川崎病の重症化に関与していることを見出した。
- 公表論文
-
なし
