【研究分野】複雑系疾病論

【研究領域課題番号】18KT0066 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

デング出血熱 / SNP / デング熱 / 重症化予測

【研究成果の概要】

本研究は、タイ人デング 熱患者を対象に、分子疫学的アプローチによって、 (1) 重症化と関連する宿主側（ヒト）多型、(2）臨床データと多型データを含めて予後を予測（重症化予 測）するためのアルゴリズム（ロジスティック回帰モデルと機械学習）の開発を目指す。
本年度は、遺伝子型解析を行ったIL1B遺伝子上流のrs1143623とLILRA3 ins/delのtag SNPであるrs103294について進化遺伝学的解析を行った。各SNPをコア多型としてiHSを計算したが、自然選択の痕跡は検出されなかった（rs1143623-G（派生型）: iHS=0.497（p=0.619）, rs103294-A（派生型）: iHS=0.507（p=0.612））。ゲノムワイドにiHSを計算したところ、6番染色体のHLA領域に自然選択の痕跡が多数検出された。そこでHLA alleleとの関連解析を行ったが、DSSリスクと関連するHLA class Iアリルは検出されなかった。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2018-07-18 - 2023-03-31

【配分額】4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)