| Project/Area Number |
17K19927
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Health science and related fields
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
Mitsuyama Susumu 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任助教 (30296727)
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| Research Collaborator |
MORI Tutomu
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2017: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | 深層学習 / 予測 / モデル化 / 疾患 / 遺伝子変異 / タンパク質ドメイン / 解析ツール / データベース / 疾患予測 / 人工知能 / 相関解析 / タンパク質 / 遺伝子 / 相互作用 / 生体生命情報学 / 機械学習 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We developed the disease prediction system to be associated with gene mutation in a protein domain for using deep learning program. As a result, correlation of disease was about 6 diseases including 3-methylcrotonyl-CoA carboxylase deficiency, Cysticfibrosis etc. We made Web page (http://cancerproview.info/disease/) for this result search. In addition, We developed the disease-related gene search tool using the gene pathway.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究により開発された深層学習を用いたプログラムを使用することにより、タンパク質ドメイン、遺伝子変異と疾患との相関性が6疾患について明らかになった。今回使用したデータベース以外からより多くの遺伝子変異データを収集し、コンピューターに学習させることでタンパク質ドメインと疾患の相関性の解析がさらに進展すると考えられる。今後このシステムは、病気の診断や治療、創薬などに応用されると考えられる。
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