東京医科大学（学長：林　由起子／東京都新宿区）糖尿病?代謝?内分泌内科学分野の佐々木順子 助教、菅井啓自 臨床研究医、李国姣 研究員、鈴木亮 主任教授、小田原雅人 兼任教授、産科婦人科学分野の佐々木徹 講師らは、米国Children's National Medical Center Center for Neuroscience Research　Dipankar J. Dutta博士、Masaaki Torii博士、Kazue Hashimoto-Torii博士らとの研究で『機械学習を用いた末梢血単核細胞の選択的スプライシングによる運動学習障害を予測する新たな手法』を発見しました。

　母親の飲酒や糖尿病などの出生前ストレス因子に暴露されて生まれた児では神経発達障害の危険が増すことが知られています。しかし、この神経発達障害の重症度を早期に正確に予測することは現状困難であり、早期発見?早期介入の実現に向け、影響を受けやすい児を早期かつ正確に同定できる生物学的バイオマーカーと手法の開発が急務となっています。本研究では、機械学習モデルを用いて、出生前ストレス因子に暴露されて生まれた若いマウスの末梢血単核球（PBMC）における特定の主要なメッセンジャーRNA（mRNA）のスプライシングの差異から、そのマウスが運動学習障害を示すかどうかを正確に予測できることを示しました。この手法は種々の不利な条件下の妊娠においても応用可能で、疾病の早期発見?早期介入への一助となると考えています。

　本研究は、2020年6月に第80回American Diabetes Association (ADA:米国糖尿病学会) Scientific Sessionsでも発表され、研究成果は2023年12月5日（米国東部標準時）にPNAS (IF = 11.1) に掲載されました。

【本研究のポイント】

• 出生前アルコール暴露モデルマウスの仔（PAE）と出生前糖尿病暴露モデルマウス（OMD）における運動発達の障害を確認した。

• PAEとOMDとで共有するPBMCのmRNAでの選択的スプライシングイベント（AS）を同定した。

• 共有するASを用いて運動発達障害を正確に予測することができた。

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