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網羅的タンパク質解析を用いた心停止/心停止後症候群に関わる新規物質の発見

利用综合蛋白质分析发现与心脏骤停/心脏骤停后综合征相关的新物质

基本信息

批准号：
21K16584
负责人：
今枝太郎
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Chiba University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

心停止患者に対する治療は近年進歩しており，ECPR（extracorporeal cardiopulmonary resuscitation:人工心肺補助装置を用いた蘇生術）や脳低温療法を含む包括的な集中治療が，心停止患者の転帰改善に寄与しているとして注目されている．費用対効果や倫理的側面を考慮し，人工心肺補助装置の使用や脳低温療法などの高価な治療の適応を的確に判断する早期の神経学的予後予測の重要性が高まってきており，画像検査や電気生理学的検査とともに新たなバイオマーカーの探索が必要とされている．今回，心停止後の神経学的予後を，より早期により高い精度で予測可能なバイオマーカーの発見と，心停止後の神経学的予後に大きく関与する全身の臓器の虚血/再灌流障害により引き起こされる心停止後症候群の病態解明に取り組んでいる．集中治療室へ入室した成人の心停止後患者の血漿中のタンパク質をSDS-PAGEにより分子量別に分離し，SDS-PAGE後のゲルはクーマシー染色で可視化し，そのバンドを40分割しtrypsinを用いてゲル内消化を行なった上で，質量分析装置を用いてタンパク質動態解析を行い，タンパク質の網羅的解析を行なった．その結果，神経学的予後不良群でのみ検出されたタンパク質を，ELISA法を用いて神経学的予後良好群と予後不良群間で比較検討し，神経学的予後不良群で有意に検出されるタンパク質を同定した．そのタンパク質を臨床検体でValidationを実施している.

The treatment of cardiac arrest patients has been progressing in recent years. ECPR (extracorporeal cardiopulmonary resuscitation: artificial cardiopulmonary resuscitation) and hypothermia therapy include intensive treatment. The improvement of cardiac arrest patients is also noted. Cost and ethical considerations, the use of artificial cardiopulmonary support devices, hypothermia therapy, and the determination of the appropriateness of high-temperature therapy, the importance of early neurological prediction, and the need for new investigations in imaging and electrophysiology. This paper discusses the prognosis of post-cardiac arrest neurology, including the early stage, high accuracy, prediction possibility, early detection, post-cardiac arrest neurology prognosis, and systemic systemic organ deficiency/reperfusion disorder. The plasma samples of adult patients after cardiac arrest were separated by SDS-PAGE and visualized by SDS-PAGE staining. The samples were digested by 40-segment trypsin and analyzed by mass spectrometry. As a result, the quality of the poor group of neurology was determined by ELISA method. The quality of the clinical model is determined by Validation.