Elucidation of the relationship between infectious diseases and aortic diseases by big data analysis and in vivo experiments

本研究では、人工知能 (AI) システム・医療ビッグデータ・基礎生命科学データベースを統合的に解析する「多層的データマイニングアプローチ」に基礎薬理学的手法を融合し、感染症と大動脈疾患の包括的な連関解明、さらには予防戦略の確立を目的とする。そのなかでも致死率が高く緊急性を要する大動脈解離や大動脈瘤に着目し、感染症の罹患歴や抗菌薬による治療に起因する大動脈疾患発症について疫学的な評価を行い、治療・予防に繋がる病態解明を目指す。前年度、感染症や抗菌薬の投与が大動脈解離・瘤発症のリスク因子となり得るかを明らかにするため、まず、医薬品副作用自発報告データベースであるFAERSおよびJADERを用いて、各種抗菌薬などの投与によって、大動脈疾患発症が増加するか否かについて解析した。本年度はこれらに加えて、より大規模なデータベースであるWHOに集積されるVigiBaseを用いた解析に着手した。そこで抗菌薬の種類によって大動脈疾患の報告リスクに差があることを見出し、特定の抗菌薬でそのリスクが高いことが示唆された。さらに診療報酬情報データベースであるJMDCデータベースでは、呼吸器感染症、尿路感染症のそれぞれに関して、感染症の罹患および抗菌薬の使用による大動脈疾患発症に対する影響を解析している。また基礎薬理実験を並行して実施している。培養ヒト血管内皮細胞・血管平滑筋細胞において、抗菌薬による細胞障害マーカーの発現変動に及ぼす影響について検討を進めている。フルオロキノロン系抗菌薬では、いずれの細胞に対しても細胞障害をきたす可能性が見出された。そこで大動脈解離易発症モデルマウスを作成し、フルオロキノロン系抗菌薬の投与が発症率に影響を及ぼすか否か検討している。

本研究では、人工知能 (AI) システム・医療ビッグデータ・基礎生命科学データベースを統合的に解析する「多層的データマイニングアプローチ」に基礎薬理学的手法を融合し、感染症と大動脈疾患の包括的な連関解明、さらには予防戦略の確立を目的とする。そのなかでも致死率が高く緊急性を要する大動脈解離や大動脈瘤に着目し、感染症の罹患歴や抗菌薬による治療に起因する大動脈疾患発症について疫学的な評価を行い、治療・予防に繋がる病態解明を目指す。前年度、感染症や抗菌薬の投与が大動脈解離・瘤発症のリスク因子となり得るかを明らかにするため、まず、医薬品副作用自発報告データベースであるFAERSおよびJADERを用いて、各種抗菌薬などの投与によって、大動脈疾患発症が増加するか否かについて解析した。本年度はこれらに加えて、より大規模なデータベースであるWHOに集積されるVigiBaseを用いた解析に着手した。そこで抗菌薬の種類によって大動脈疾患の報告リスクに差があることを見出し、特定の抗菌薬でそのリスクが高いことが示唆された。さらに診療報酬情報データベースであるJMDCデータベースでは、呼吸器感染症、尿路感染症のそれぞれに関して、感染症の罹患および抗菌薬の使用による大動脈疾患発症に対する影響を解析している。また基礎薬理実験を並行して実施している。培養ヒト血管内皮細胞・血管平滑筋細胞において、抗菌薬による細胞障害マーカーの発現変動に及ぼす影響について検討を進めている。フルオロキノロン系抗菌薬では、いずれの細胞に対しても細胞障害をきたす可能性が見出された。そこで大動脈解離易発症モデルマウスを作成し、フルオロキノロン系抗菌薬の投与が発症率に影響を及ぼすか否か検討している。