機械学習を用いたCKD未病状態における新規病型分類と治療効果
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20K19707
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 59040:Nutrition science and health science-related
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
遠山 直志 金沢大学, 附属病院, 特任教授 (50624871)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 慢性腎臓病 / 機械学習 / リスク因子 / クラスター分析 / 腎臓病 / CKD / 未病状態 / 病型分類 |
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| Outline of Research at the Start |
慢性腎臓病（ＣＫＤ）をまだ発症していない状態であるＣＫＤ未病状態は、状態が均一で健康な一般住民ではなく多様な病型をもつ異質性の高い疾患予備軍である。ＣＫＤ未病状態への予防的介入を行うにあたり、効果が見込まれる病型を健康診断などで得られる限られた臨床情報から同定する必要がある。そこで本研究は「個別化されたＣＫＤ予防医療の実現のために、リスクへの介入効果が期待できる病型を明らかにする」ことを目的とする。方法として一般住民健診での検査および問診で得られる情報からＣＫＤ未病者を機械学習を用いて病型分類する。さらに、分類された病型に対して、健康診断で得られる治療情報を用いてその効果を検討する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
金沢市の一般住民検診データを利用し、リスク因子と腎機能障害との関連を報告している。当該年度は、さらに糖尿病を対象とした年齢別のリスク因子と慢性腎臓病（CKD）との関連性を調査した。この結果に基づいて論文を作成し、査読付きの学術誌に投稿している。
次に、クラスター分析を用いて一般住民を分類し、高血圧などのリスク因子と腎機能障害の進行を評価した。クラスター分析では、コンセンサスクラスタリングという手法を採用した。年齢や性別、生活習慣などの既存のリスク因子を組み合わせることで、対象者を特定のクラスタに分類した。このアプローチにより、同じリスク因子を持つ人々がグループ化され、異なるクラスターごとに腎イベント発症率が異なることが明らかとなった。
さらに、各クラスターでリスク因子と腎イベントの関連性を調査した。その結果、クラスターごとに異なるリスク因子が特定された。このことから、個別のリスク因子だけでなく、クラスターごとの特徴を考慮したリスク因子の評価の必要性が示唆された。
ここまで得られた結果をもとに、さらに特徴的なリスク因子との関連をもつクラスタの探索を行っている。これにより、より詳細なリスク評価と予防介入の対象となるグループの特定を目指している。
この研究結果は、2022年に開催された第65回日本腎臓学会学術総会で口頭発表した。現在は、論文投稿の準備を進めており、査読付き学術誌への投稿を目指している。この研究の成果は、CKDに関連したリスク因子の関連性をより詳しく理解し、患者背景をより考慮した個別化医療ついての洞察を提供することが期待されている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
既存のリスク因子と腎予後との関連の検討が進み、論文投稿を準備している。
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| Strategy for Future Research Activity |
クラスター数を増やしたうえで、安定的に分類できるクラスター数について探索を進める。さらにエンドポイントの関連について調査し、糖尿病や高血圧などのリスク因子と特徴的な関連を示すクラスターを明らかにする。
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Report
(4 results)
Research Products
(4 results)
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[Journal Article] Age differences in the relationships between risk factors and loss of kidney function: a general population cohort study2020
Author(s)
Toyama T, Kitagawa K, Oshima M, Kitajima S, Hara A, Iwata Y, Sakai N, Shimizu M, Hashiba A, Furuichi K, Wada T.
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Journal Title
BMC Nephrol.
Volume: 21
Issue: 1
Pages: 477-477
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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