慶應義塾大学先端生命科学研究所の福田真嗣特任教授（順天堂大学大学院医学研究科細菌叢再生学講座特任教授・神奈川県立産業技術総合研究所腸内環境デザイングループグループリーダー・JST ERATO副研究総括を併任）と、東京大学薬学部東京大学薬学部の浦野泰照教授と小松徹助教、東北大学医学部の福土審教授と田中由佳里助教（研究当時）らとの研究グループは下痢型過敏性腸症候群患者 (IBS-D)の便ではトリプシン様のタンパク質分解酵素活性が高く、エラスターゼ様のタンパク質分解酵素活性が低いことを明らかにしました。また、384個のタンパク質分解酵素活性測定データを用いた機械学習により、高い精度で健常者とIBS-D患者とを便から見分けられることを明らかにしました。本研究成果は2023年7月7日、オンライン科学雑誌「Frontiers in Microbiology」に掲載されました。

＜研究成果のポイント＞

• 便中タンパク質分解酵素活性を網羅的に測定することで、健常者とIBS-D患者を識別できることが明らかになった。
• IBS-D患者の便中ではトリプシン様タンパク質分解酵素活性が高く、エラスターゼ様タンパク質分解酵素活性が低いことが明らかになった。
• 本研究で明らかとなった便中酵素活性の特徴を現状のIBS-D診断と組み合わせることで、IBS−D患者の診断を補完する技術に繋がると考えられる。

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＜論文に関する情報について＞

【論文タイトル】

A protease activity-based machine-learning approach as a complementary tool for conventional diagnosis of diarrhea-predominant irritable bowel syndrome

【著者】

Kazuki Tanaka, Naoki Tanigawa, Isaiah Song, Toru Komatsu, Yugo Kuriki, Yukari Tanaka, Shin Fukudo, Yasuteru Urano, Shinji Fukuda

【掲載誌】

Frontiers in Microbiology

【掲載日】

2023年7月7日

【DOI】

10.3389/fmicb.2023.1179534

【リンク先】

https://doi.org/10.3389/fmicb.2023.1179534

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