東北大学大学院医学系研究科・医学部

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OUTLINE

1. ToMMo Birth and Three Generation Cohort Study
Though this cohort project, we have started multi-omics analysis to clarify pathophysiology of perinatal disorders. Particularly, genetic analysis with family tree genomic information would be powerful tools to elucidate undetermined mechanisms of maternal-fetal disorders.
2. Early Prediction by Bioinformatics for Pregnancy Related Disorders
In the MLOG (Maternity Life Log) project, participants will collect daily health parameters, such as body weight, duration of sleep, activity amount, blood pressure and body temperature using health care devices. With the multilayer integration of these life log information, lifestyle habits and omics analysis, we try to establish mobile healthcare programs for the prediction of pregnancy related disorders, including pregnancy induced hypertension, gestational diabetes and premature labor. MLOG project is the collaborative research with NTT DOCOMO with a widely accepted commercial service of mobile health service in Japan.
3. Establishment of Biomarkers for the diagnosis of feto-maternal disorders.
Using newly developed in silico technology, variety of omics analysis by the project team with multiple laboratories are in progress. These studies would reveal new biomarkers for the early prediction of perinatal disease (e.g. preeclampsia). Development of clinical diagnostic systems for personalized prevention would be strongly expected.

生殖—周産期医療を俯瞰し、妊娠高血圧症候群をはじめとした周産期疾患の病因解明、早期診断、新規治療法の開発を行っています。また、東日本大震災からの地域医療の復興を推進するため、様々なアプローチで支援を継続しており、周産期領域の災害対応についても啓発活動を行っております。
１．大規模ゲノムコホート研究
ToMMoによる地域住民コホート、三世代コホート調査を基盤として、多くの周産期疾患の病態解明を目指して、多層オミックス解析（ゲノムープロテオーム—メタボローム）を進めております。家系情報付きのゲノム解析を行うことで、明らかにされていないゲノムー環境相互作用を紐解いてゆきます。
２．妊婦の時系列でのオミクス、ゲノム情報と日々のライフログとの統合情報解析
妊婦の健康状態の変化を、日々のライフログ（血圧、活動量、体重、体温など）と合わせて連続的に情報集積することで、ライフログ、生活習慣およびゲノム・オミックス情報を統合解析しております。（NTTドコモとToMMoの共同研究）
３.周産期疾患の分野横断的研究
当研究室では、学内の多彩な研究室との連携を深めることで、主に薬学・農学領域との分野横断的な研究を推進しております。具体的には、各研究室の独自技術により、周産期疾患の早期診断マーカーの探索、母児のマイクロバイオームの移行などの研究を進めております。

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  分野の紹介

ARTICLE

Nishizawa A, et al. Analysis of HLA-G long-read genomic sequences in mother-offspring pairs with preeclampsia. Sci Rep. 2020 Nov 18;10(1):20027. doi: 10.1038/s41598-020-77081-3.

Nagaoka S, et al. Estimation of the carrier frequencies and proportions of potential patients by detecting causative gene variants associated with autosomal recessive bone dysplasia using a whole-genome reference panel of Japanese individuals. Hum Genome Var. 2021 Jan 15;8(1):2. doi: 10.1038/s41439-020-00133-7.

Sugawara J, et al. Maternal Baseline Characteristics and Perinatal Outcomes: the Tohoku Medical Megabank Project Birth and Three-Generation Cohort Study. J Epidemiol. 2020 Oct 10. doi: 10.2188/jea.JE20200338.

Sugawara J, et al. Maternity Log study: a longitudinal lifelog monitoring and multiomics analysis for the early prediction of complicated pregnancy. BMJ Open. 2019 Feb 19;9(2):e025939. doi: 10.1136/bmjopen-2018-025939.

Sugawara J, et al. Regional Birth Outcomes after the 2011 Great East Japan Earthquake and Tsunami in Miyagi Prefecture. Prehosp Disaster Med. 2018 Apr;33(2):215-219. doi: 10.1017/S1049023X18000183.