口腔細菌叢をターゲットとした新たな周産期合併症予測モデルの開発

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本研究では周産期における口腔内細菌叢の変化に着目をし、周産期の口腔内細菌叢変化と周産期合併症の関連について探索をおこなう。この結果から、口腔内細菌叢をターゲットとした周産期合併症リスク予測モデルを構築し、比較的容易に介入できる口腔内環境の整備が周産期合併症のリスク軽減に寄与し得ることを明らかにする。具体的には、周産期の細菌叢の変動をUnifrac距離を用いて表現することで周産期合併症の原因となる口腔内細菌叢変動パターンを分離する。分離されたパターンおよびコホート調査における生理・生化学データを材料に機械学習をおこない、マルチモーダルベイジアンネットワークを構築することで、周産期合併症のリスク予想モデルを構築する。これまでのところ、269人の妊婦の唾液検体（807検体）の解析は21年度に終了している。22年度は歯垢検体（807検体）を用いて検体に含まれる細菌の16SrRNA配列の取得をおこない、検体間の細菌叢の変動をUnifrac距離を用いて算出した。また、周産期合併症に特有の歯垢細菌叢の時系列変化パターンの解析をおこなった。そして、唾液・歯垢それぞれの妊婦の周産期における口腔内細菌叢の変化をUnifrac距離を用いて表現し、周産期合併症の有無で重みを付けることによって時系列変化パターンを分離した。これら一連の分析から、唾液・歯垢ともに周産期特有のパターンを見出すことができ、さらに早産となる口腔細菌叢変化パターンがある可能性を示唆することができた。現在は、唾液及び歯垢検体から作成したUnifrac移動距離の確率分布、およびコホート調査から取得した生理・生化学データを材料にして、python上で確率モデルを実装できるEdwardライブラリを用いて機械学習をおこなっており、様々な変数を投入することで適切なマルチモーダルベイジアンネットワークを構築することを試みている。