高血圧症患者を対象とした遺伝的体質による無症候性脳病変の高精度予測法の確立

基于遗传易感性的高血压患者无症状脑部病变高精度预测方法的建立

• 批准号: 18K07454
• 负责人: 事崎 由佳
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Iwate Medical University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K07454/
• 关键词: 高血圧症; 無症候性脳病変; MRI; iPGM; 遺伝リスク; 脳卒中

高血圧症は、脳卒中の最大の危険因子である (Arima H, et al. J Hypertens 2009)。高血圧症患者では、脳 MRIにて脳小血管病(small vessel disease)の中間表現型として知られる無症候性脳病変が高頻度に認められる。無症候性脳病変は、ラクナ梗塞、白質病変、微小出血に分類され、いずれも脳卒中の強力な危険因子であり、治療介入の標的として近年注目されている。高血圧症患者における無症候性脳病変の有無や程度は個人差が大きく、生活習慣などに加え遺伝的要因の影響が指摘されている(Sachdev PS, et al.Stroke2016) が、画像所見と遺伝情報との関連はほとんど検討されていない。我々は、従来のgenome wide association study (GWAS) では脳梗塞の遺伝的リスクを有意に予測できないことを確認し、さらに、GWASでは検出できないような弱い効果を持つ多数のコモンバリアントの情報を用いることで疾患の遺伝的リスクを予測する新たなリスク計算手法(iwate polygenic model, iPGM)を開発した(Hachiya T, et al. Stroke 2017)。加えて、iPGMを用いて脳梗塞発症リスク予測法を構築し、高リスク群の脳梗塞発症のオッズ比が1.8~2.0倍という高い予測精度を達成した。本研究の目的は、疾患の遺伝的リスクの予測モデル（iwate polygenic model,iPGM） を用いて、高血圧症患者を対象とした高精度な無症候性脳病変リスク予測法を確立することである。2019年1月21日より附属病院循環器内科にてリクルートを開始しており、2022年度も引き続き患者リクルートを実施した。

The greatest risk factors for hypertension and stroke are identified (Arima H, et al. J Hypertens 2009). Hypertensive patients may be diagnosed with small vessel disease (SVD) with intermediate phenotype and asymptomatic SVD with high frequency. Symptomatic stroke, infarction, linear disease, microhemorrhage, stroke risk factors, therapeutic intervention targets, etc. The presence or absence of symptomatic disease in patients with hypertension varies from individual to individual, and lifestyle to the main causes of the disease (Sachdev PS, et al.Stroke2016). We have recently developed a new igate polygenic model (iPGM) for the purpose of detecting and predicting the presence of infarction in the genome wide association study (GWAS). In addition, iPGM can be used to construct and improve the prediction accuracy of infarction by 1.8~2.0 times. The purpose of this study was to establish a high precision symptomatic polygenic model (iPGM) for predicting the presence of disease in patients with hypertension. On January 21, 2019, the Department of Circulator Medicine of the Affiliated Hospital will begin to use cookies, and the 2022 annual introduction of cookies for patients will be implemented.