経時的遺伝子発現解析を用いた敗血症慢性重症経過の病態解明と予測モデル構築

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2022年度は前向きに臨床データを取得し専用サーバーにデータベースとして格納するシステムを構築した。病院電子カルテ専用のサーバーと集中治療室専用部門システム専用のサーバーから本学の臨床データウェアハウスに送信されたデータを、本研究用サーバーに送信しかつ解析を実施するために必要なデータクリーニングが実施される一連の流れを、半自動化するシステムを構築した。本研究の目的である経時的な遺伝子発現解析を実施する上で、臨床データの経時データの取得は必須である。一方集中治療室患者に関連する経時データはデータ量が多く、かつ種類も莫大という特徴があり、コンピューターによるデータ送受信・データ解析の半自動化は、本研究を持続的にかつ円滑に行うためには重要な点であった。よって、本システムを2022年度に構築できたことは、本研究の目的を達成するための重要なステップをクリアしたことになる。加えて、2022年度は重症新型コロナ肺炎患者の血漿を利用した血中代謝物の網羅的な解析（以下、メタボローム解析）を行った。2021年度は新型コロナウィルスによるパンデミックの影響で予定通り患者検体が集まらなかったため、本研究課題である敗血症患者の遺伝子発現解析の基礎となる、重症新型コロナ肺炎により敗血症を呈している患者群に対してメタボローム解析を行った。解析結果から、たとえ単一ウィルス（新型コロナウィルス）でかつ単一の感染臓器（肺）であっても、代謝経路の障害は患者ごとに経時的に異なることが明らかになった。これは、2023年度実施予定の敗血症患者を対象とした経時的な遺伝子発現解析の基礎となるデータなった。