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Comprehensive search and functional analysis for rare variants associated with coronary artery disease using a next-generation framework

Research Project

Project/Area Number 20J11705
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeSingle-year Grants
Section国内
Review Section Basic Section 53020:Cardiology-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

家城 博隆  東京大学, 大学院医学系研究科, 特別研究員(PD)

Project Period (FY) 2020-04-24 – 2022-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
Keywordsゲノム
Outline of Research at the Start

心筋梗塞は、その発症に遺伝的要因が重要な役割を果たすことが明らかになっており、その遺伝的要因の研究は比較的頻度の多い遺伝的多型(コモンバリアント)を中心に大きな成功をおさめてきた。しかし、稀な遺伝的多型(レアバリアント)の網羅的評価は未だ成功例がなく、その遺伝的基盤の全貌は未だ未解明なままである。私たちはそれを明らかにし疾患発症メカニズムを詳細に検討するため、人工知能を使った次世代型フレームワークを用いてレアバリアントを遺伝情報全体を網羅的に解析し、疾患関連遺伝子群を同定する。また遺伝情報を用いた心筋梗塞発症リスクスコアを作成し精密・個別化医療の実現に貢献するツールを作成する。

Outline of Annual Research Achievements

心筋梗塞患者と対照群合わせて5000人の全ゲノムシークエンスを行い、データのクオリティコントロールを実施した。そのデータを用いて心筋梗塞発症の有無をゲノムのレアバリアントの情報のみから推定するスパースモデリングを用いた機械学習モデルを構築した。
その結果として、心筋梗塞の発症に関連が示唆されるレアバリアントを含む遺伝子群を同定し、その中には家族性高コレステロール血症の原因遺伝子などが含まれていることを確認した。この機械学習モデルを用いてレアバリアント遺伝的リスクスコア(RVS)を作成した。バイオバンクジャパンのSNPアレイジェノタイピングデータを用いてゲノムワイド関連解析(GWAS)を行いコモンバリアントからなる多遺伝子リスクスコア(PRS)を作成した。
これらのリスクスコアは、独立した1000人の全ゲノムデータでRVSが有意な予測性能を示し、PRSと統合した包括的遺伝的リスクスコアで予測性能が有意に向上することを確認した。
この結果の他人種での再現性を確認するためにUKバイオバンクのエクソームシークエンスのデータのクオリティコントロールと機械学習モデルの適応を進めている。
機械学習を用いた新たなフレームワークでゲノムデータを解析することによりレアバリアントを網羅的に解析し、疾患に関連する遺伝子群を同定し、リスクスコアの作成まで行なっており、missing heritabilityの一部をレアバリアントにより説明することが可能であることを示唆する結果が得られた。

Research Progress Status

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2021 Annual Research Report
  • 2020 Annual Research Report
  • Research Products

    (10 results)

All 2022 2021 2020

All Journal Article (5 results) (of which Open Access: 4 results,  Peer Reviewed: 2 results) Presentation (4 results) Patent(Industrial Property Rights) (1 results)

  • [Journal Article] Deep Learning Algorithm to Detect Cardiac Sarcoidosis From Echocardiographic Movies2021

    • Author(s)
      Katsushika Susumu、Kodera Satoshi、Nakamoto Mitsuhiko、Ninomiya Kota、Kakuda Nobutaka、Shinohara Hiroki、Matsuoka Ryo、Ieki Hirotaka、Uehara Masae、Higashikuni Yasutomi、Nakanishi Koki、Nakao Tomoko、Takeda Norifumi、Fujiu Katsuhito、Daimon Masao、Ando Jiro、Akazawa Hiroshi、Morita Hiroyuki、Komuro Issei
    • Journal Title

      Circulation Journal

      Volume: 86 Issue: 1 Pages: 87-95

    • DOI

      10.1253/circj.CJ-21-0265

    • NAID

      130008132668

    • ISSN
      1346-9843, 1347-4820
    • Year and Date
      2021-12-24
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] The Effectiveness of a Deep Learning Model to Detect Left Ventricular Systolic Dysfunction from Electrocardiograms2021

    • Author(s)
      Katsushika Susumu、Ieki Hirotaka, et al.
    • Journal Title

      International Heart Journal

      Volume: 62 Issue: 6 Pages: 1332-1341

    • DOI

      10.1536/ihj.21-407

    • NAID

      130008122372

    • ISSN
      1349-2365, 1349-3299
    • Year and Date
      2021-11-29
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Deep learning-based chest X-ray age serves as a novel biomarker for cardiovascular aging2021

    • Author(s)
      Ieki Hirotaka、Ito Kaoru、et al.
    • Journal Title

      bioRxiv

      Volume: -

    • DOI

      10.1101/2021.03.24.436773

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Open Access
  • [Journal Article] Trans-ancestry genome-wide analysis of atrial fibrillation provides new insights into disease biology and enables polygenic prediction of cardioembolic risk2021

    • Author(s)
      Miyazawa Kazuo、Ito Kaoru、et al.
    • Journal Title

      medRxiv

      Volume: -

    • DOI

      10.1101/2021.09.06.21263189

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Open Access
  • [Journal Article] オミクス解析にて広がる循環器研究2020

    • Author(s)
      家城博隆、伊藤薫
    • Journal Title

      CARDIAC PRACTICE

      Volume: 31(1) Pages: 15-21

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] 第7期フェローシップ成果発表2022

    • Author(s)
      家城博隆、近藤佑亮、林健太郎、稲垣大輔
    • Organizer
      第2回日本バイオデザイン学会
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] Deep Learning-based Chest X-ray Age serves as a Novel Biomarker for Cardiovascular Aging2021

    • Author(s)
      Hirotaka Ieki, Kaoru Ito, Mike Saji, Yuji Nagatomo, Satoshi Koyama, Hiroshi Matsunaga, Toshihiro Yamaguchi, Satoshi Kodera, Yasutomi Higashikuni, Katsuhito Fujiu, Hiroshi Akazawa, Mitsuaki Isobe, Tsutomu Yoshikawa, Issei Komuro
    • Organizer
      第85回日本循環器学会学術集会
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] Comprehensive rare nonsynonymous variant analysis for coronary artery disease using a machine learning approach2020

    • Author(s)
      家城博隆、伊藤薫、小山智史、野村征太郎、松永紘、尾崎浩一、尾内善広、赤澤宏、小室一成
    • Organizer
      第84回日本循環器学会学術集会
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] 人工知能で推定した胸部X線年齢は急性心不全の新規予後予測因子となる2020

    • Author(s)
      家城博隆、伊藤薫、佐地真育、長友祐司、松永紘、小山智史、宮澤一雄、山口敏弘、小寺聡、東邦康智、赤澤宏、磯部光章、吉川勉、小室一成
    • Organizer
      第24回日本心不全学会学術集会
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Patent(Industrial Property Rights)] 疾患の有無と重症度を予測する、人工知能を用いた”胸部レントゲン年齢”という新しい概念の創出2021

    • Inventor(s)
      家城博隆、伊藤薫
    • Industrial Property Rights Holder
      家城博隆、伊藤薫
    • Industrial Property Rights Type
      特許
    • Filing Date
      2021
    • Related Report
      2021 Annual Research Report

URL: 

Published: 2020-07-07   Modified: 2024-03-26  

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