臨床・遺伝的情報を用いた川崎病患者における高精度治療反応性予測モデルの開発

利用临床和遗传信息开发川崎病患者的高精度治疗反应预测模型

基本信息

项目摘要

本研究の目的は、川崎病急性期における免疫グロブリン+プレドニゾロン(以下、IVIG+PSL)の初期併用療法を受けた患者(IVIG不応リスク患者)を対象に、遺伝学的情報と臨床情報を組み合わせた初期治療における新たな治療反応性予測モデルを構築することである。臨床情報のみならず遺伝子情報を含めることで、臨床的に使用可能でより予測精度の高い予後予測モデルを作成することを目指す。2021年度において2012年12月~2021年4月の期間における既収集検体から「IVIG+PSLの初期治療を受けたIVIG不応リスク患者」359例を抽出しコホートを作成した。このコホートのDNA試料を収集しgenotypingを終了している。その後、Quality control (QC)を行い、Imputationを実施した。Imputation後の調整も行い最終的に解析対象となるgenotyping dataは 349samples、2975543variatns となった。臨床情報をもとに3種のアウトカムを設定し(24時間以内の発熱の有無、CAL合併症発生の有無、追加治療の有無)、GWAS解析を実施した。その結果、複数の有望なSNPが検出されている。今後、アノテーション等を実施し更なる解析を進めていく。
The purpose of this study is to construct a new model for predicting treatment response in early treatments that combine genetic and clinical information in patients who have undergone early combination therapy with immunoglobulin + prednisolone (hereinafter referred to as IVIG+PSL) in the acute phase of Kawasaki disease (patients with risk of IVIG refractory) By including not only clinical information but also genetic information, we aim to create a prognostic可以在临床上使用并且具有更高预测精度的预测模型。在2021年,我们从2012年12月至2021年4月之间从前收集的标本中提取了359例“ IVIG难治性风险患者,他们接受了IVIG+PSL的初步治疗”,并创建了同队。已经收集了来自该队列的DNA样品,并终止了基因分型。之后,执行质量控制(QC)并进行插补。插补后,要分析的基因分型数据为349个样本和2975543Variatns。基于临床信息(无论是否在24小时内发烧,是否存在Cal并发症,以及是否有其他治疗方法)和GWAS分析来建立三个结果。结果,已经检测到多个有前途的SNP。将来,将进行注释和其他信息以进一步分析。

项目成果

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