度で再検証したところ，化合物の代わりに溶媒のみを添加した TNF- α群と比較して，いずれも有意な炎症抑制効果を確認した（図 3B）．図 3. 川崎病に最適化した AI 薬効予測モデルとin vitro での検証結果また川崎病患者の血漿検体を用いて DIA プロテオーム解析を実施したところ，responder 群と比較して poor responder 群の治療前検体で CD177 が有意に上昇しており，患者の血漿タンパクにおいても活性化好中球マーカー CD177 が川崎病の重症化に関与していることを見出した．また CD177 以外に，非発熱疾患よりも川崎病で有意に上昇し，川崎病の中でも responder 群より poor responder群でさらに上昇している血漿タンパクを同定した．おわりに本研究成果により，川崎病モデルマウスの冠動脈微小環境における経時的な mRNA 発現変化を網羅的に解析することができた．このデータを活用することで，川崎病に最適化した AI 薬効予測モデルを独自に構築し，複数の化合物で in vitro における炎症抑制効果が確認できた．今後は川崎病モデルマウスを用いて，上記化合物の冠動脈炎抑制効果を検証予定である．また川崎病患者の血漿検体を用いた DIA プロテオーム解析により，川崎病の新規診断バイオマーカーや治療抵抗性予測マーカー候補を同定した．これらの有用性を検証するため，岡山大学関連病院の計 7 施設において，計 250 症例の多施設臨床研究を実施中である．― 140 ―
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