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Visualization and prediction of health and disease states using landscape models

Research Project

Project/Area Number 20K21837
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
Research InstitutionInstitute of Physical and Chemical Research

Principal Investigator

石川 哲朗  国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, 客員主管研究員 (90824160)

Project Period (FY) 2020-07-30 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Keywordsランドスケープ / 健康状態 / 疾患 / 時系列 / 層別化 / 状態遷移 / 予測モデル / サロゲートモデル / 疾患の多様性 / 病態分類 / 予後予測 / 可視化 / 情報疫学 / インフォベイランス / 慢性疾患 / 急性疾患 / 時系列分析 / 状態遷移モデル / 健康・疾患状態 / 発症・病態進行過程 / ランドスケープモデル / データ駆動科学 / 機械学習
Outline of Research at the Start

本研究は、膨大な健康医療情報にランドスケープモデルを応用して健康・疾患状態の可視化を試みる。ランドスケープとはデータによく現れる安定な状態を谷底、稀にしか現れない不安定な状態を山に見立てて、データから地形を再構成する手法である。この健康・疾患状態の地形を読み解くことで、個別の変数だけでなくそれらの組み合わせによって状態を分類でき、発症前の未病状態の発見や、発症過程・病態進行の多様性を記述できるようになることが期待される。また、ランドスケープモデルによって得られた状態間遷移のパターン分析を通じて、臨床データから発症・予後や治療・介入効果の予測、ヘルスケアデータから健康増進に活用することを目指す。

Outline of Annual Research Achievements

健康・疾患ランドスケープは健康から疾患に至る病態進行のさまざまなルート、あるいは疾患から寛解や健康に近い状態に回復する過程において取り得る状態を識別し、状態の出現頻度からエネルギー地形を再構成する。時事刻々と変化する状態の記述から遷移パターンの特徴的な動態を表現できる可視化の強みをもつ。さらに状態発展の予測を見据えたアルゴリズム開発と発展を継続している。
令和5年度はこれまで取り組んで来た公衆衛生や疫学、インフォベイランスにより集積された公共データの解析に加えて、人工関節置換術後の関節周囲感染を血液化学データを用いてモニタリングする手法の開発、ワクチン接種後の副反応の種類および時間経過を時空間パターンとして捉えるための次元削減手法の精査、ゲノム編集のためのCRISPR/Cas9のターゲット候補を複数の指標の組み合わせで表される状態とみなしてその中から効率的に絞り込むアルゴリズムの自動化、生物医科学領域の現象を因果モデルからボトムアップ的に構築するアプローチとサロゲートモデルによるトップダウン的なアプローチの融合により圏論的なフレームワークで状態遷移モデルとして記述する方法の検討、妊産婦の抱える子育ての困難をモニタリングしたデータから不安やうつなどの特性をスクリーニングするための説明可能AIとクラスタリングを組み合わせたハイブリッドなアプローチの展開、そして、アトピー性皮膚炎の治療経過の個人差を層別化して生物学的製剤が奏功するかどうかを予測するモデルの開発に成功するなどの成果を積み上げている。
このように、多様で階層の異なるレイヤーにおける現象や問題群を個別の各論として差異化せず、統一的にエネルギー地形の切り口から捉え直すことで、割り当てられた状態の時間発展則としての描像を得る。ランドスケープ上の状態が辿るトラジェクトリーのパターンを可視化する有効性をますます高めることができた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

令和5年度は物理学の理論に根差したオリジナルのイジングモデルに根差したエネルギーランドスケープのみならず、概念的な拡張を行うことと共同研究先を新規開拓できたためこれまで以上にさらに幅広い応用先を見出した結果、常識的な既成概念にとらわれない自由な発想でコラボレーションが進められた。その成果として、6件の査読付き英語論文を上梓するとともに、招待講演4件と国際学会2件を含む10件の学会発表を行うことができた。そのうち特にインパクトが高いと所属機関に認められた成果については3件のプレスリリースを打つ運びとなり、アウトリーチ活動を通じて研究成果を強く発信することができた。また、ランドスケープモデルを応用した複数の共同研究プロジェクトが走っており、論文投稿の一歩手前に近づいているものが複数あり、それ以外にも解析を進めて良好な結果が得られている共同研究も増えてきている。これらの顕在化した成果と水面化で着々と進んでいる研究の達成状況には目を見張るものがある。

Strategy for Future Research Activity

今年度に講演演者として招待された学会でエネルギー地形を主題においた企画シンポジウムが開催された。近年、さまざまな分野でランドスケープの考え方を用いたデータ解析が応用・展開されており、それぞれの領域の第一線で活躍されている研究者が集結して議論を行う大変貴重な機会があった。そこでは、会場に入りきらないほど駆けつけた大勢の聴衆に向けて互いの成果を報告し合うだけでなく、コメンテーターの先生によるアドバイスやサジェスションにより今後のさらなる展望まで議論することができたことが非常に大きい。この手法に対する分野の垣根を超えた関心と期待の高まりとして、多くの推進の方策が検討され得る。状態の識別から予測、さらにその先の展望として介入による状態の制御といった野心的だが実現すれば非常にインパクトの大きなチャレンジまで見据えることができる。すでに集め終わったデータの後方視的な振り返りによる健康・疾患の履歴の状態表現としてだけでなく、前方視的でプロアクティブなデータ解析により積極的な予防医療や先制医療に向けた治療・介入の選択やタイミングの意思決定を支援できるツールを目指して手法の完成度をさらに高めたい。

Report

(4 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • Research Products

    (62 results)

All 2024 2023 2022 2021 2020 Other

All Int'l Joint Research (8 results) Journal Article (17 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 12 results,  Open Access: 10 results) Presentation (31 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results,  Invited: 13 results) Remarks (5 results) Patent(Industrial Property Rights) (1 results)

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      Sakurada Kazuhiro、Ishikawa Tetsuo
    • Journal Title

      Scientific Reports

      Volume: 14:1001 Issue: 1 Pages: 1-14

    • DOI

      10.1038/s41598-024-51426-8

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    • Author(s)
      Hanai Akiko、Ishikawa Tetsuo、Sugao Shoko、Fujii Makoto、Hirai Kei、Watanabe Hiroko、Matsuzaki Masayo、Nakamoto Goji、Takeda Toshihiro、Kitabatake Yasuji、Itoh Yuichi、Endo Masayuki、Kimura Tadashi、Kawakami Eiryo
    • Journal Title

      JMIR Formative Research

      Volume: 8 Pages: e47372-e47372

    • DOI

      10.2196/47372

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    • Author(s)
      Ashizaki Koichi、Ishikawa Tetsuo、Nomura Yuko
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      Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology

      Volume: Early View Issue: 12 Pages: 1-9

    • DOI

      10.1111/jdv.19909

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      Kawakami Eiryo、Kobayashi Naomi、Ichihara Yuichiro、Ishikawa Tetsuo、Choe Hyonmin、Tomoyama Akito、Inaba Yutaka
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      Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery

      Volume: 143 Issue: 10 Pages: 6057-6067

    • DOI

      10.1007/s00402-023-04898-8

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      Tsuyuzaki Koki、Yoshida Naoki、Ishikawa Tetsuo、Goshima Yuki、Kawakami Eiryo
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      STAR Protocols

      Volume: 4 Issue: 3 Pages: 102318-102318

    • DOI

      10.1016/j.xpro.2023.102318

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      Ito Yusuke、Inoue Satoshi、Nakashima Takahiro、Zhang Haosong、Li Yang、Kasuya Hitomi、Matsukawa Tetsuya、Wu Zhiwen、Yoshikawa Toshiaki、Kataoka Mirei、Ishikawa Tetsuo、Kagoya Yuki
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      Nucleic Acids Research

      Volume: 52 Issue: 1 Pages: 141-153

    • DOI

      10.1093/nar/gkad1076

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  • [Journal Article] Machine learning approach to stratify complex heterogeneity of chronic heart failure: A report from the CHART-2 study2023

    • Author(s)
      Nakano Kenji、Nochioka Kotaro、Yasuda Satoshi、Tamori Daito、Shiroto Takashi、Sato Yudai、Takaya Eichi、Miyata Satoshi、Kawakami Eiryo、Ishikawa Tetsuo、Ueda Takuya、Shimokawa Hiroaki
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      ESC Heart Failure

      Volume: 10 Issue: 3 Pages: 1597

    • DOI

      10.1002/ehf2.14288

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      Tanuma-Takahashi Akiko、Tanemoto Tomohiro、Nagata Chie、Yokomizo Ryo、Konishi Akiko、Takehara Kenji、Ishikawa Tetsuo、Yanaihara Nozomu、Samura Osamu、Okamoto Aikou
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      BMC Pregnancy and Childbirth

      Volume: 22 Issue: 1

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      10.1186/s12884-022-04740-w

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      Sonobe Shinya、Ishikawa Tetsuo、Niizuma Kuniyasu、Kawakami Eiryo、Ueda Takuya、Takaya Eichi、Makoto Miyauchi Carlos、Iwazaki Junya、Kochi Ryuzaburo、Endo Toshiki、Shastry Arun、Jagannatha Vijayananda、Seth Ajay、Nakagawa Atsuhiro、Yoshida Masahiro、Tominaga Teiji
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      Interdisciplinary Neurosurgery

      Volume: 29 Pages: 101560-101560

    • DOI

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    • Author(s)
      Ikeda Kei、Nakada Taka-Aki、Kageyama Takahiro、Tanaka Shigeru、Yoshida Naoki、Ishikawa Tetsuo、Goshima Yuki、Otaki Natsuko、Iwami Shingo、Shimamura Teppei、Taniguchi Toshibumi、Igari Hidetoshi、Hanaoka Hideki、Yokote Koutaro、Tsuyuzaki Koki、Nakajima Hiroshi、Kawakami Eiryo
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      iScience

      Volume: 25 Issue: 10 Pages: 105237-105237

    • DOI

      10.1016/j.isci.2022.105237

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    • Author(s)
      Yamato A,Nagano H,Gao Y,Matsuda T,Hashimoto N,Nakayama A,Yamagata K,Yokoyama M,Gong Y,Shi X,Zhahara N,Kono T,Taki Y,Furuki N,Nishimura M,Horiguchi K,Iwadate Y,Fukuyo M,Rahmutulla B,Kaneda A,Hasegawa Y,Kawashima Y,Ohara O,Ishikawa T,Kawakami E,Nakamura Y,Inoshita N,Yamada S,Fukuhara N,Nishioka H,Tanaka T
    • Journal Title

      Communications Biology

      Volume: 5 Issue: 1 Pages: 1304-1304

    • DOI

      10.1038/s42003-022-04272-1

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      Baba Hiroaki、Ikumi Saori、Aoyama Shotaro、Ishikawa Tetsuo、Asai Yusuke、Matsunaga Nobuaki、Ohmagari Norio、Kanamori Hajime、Tokuda Koichi、Ueda Takuya、Kawakami Eiryo
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      Open Forum Infectious Diseases

      Volume: 10 Issue: 1

    • DOI

      10.1093/ofid/ofac638

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    • Author(s)
      石川哲朗
    • Volume
      8
    • Pages
      2102
    • DOI

      10.18958/7061-00001-0000202-00

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      2021 Research-status Report
  • [Presentation] Phenomapping for Classification in Chronic Heart Failure: From the CHART-2 AI Study2022

    • Author(s)
      Kotaro Nochioka, Satoshi Yasuda, Takuya Ueda, Taizen Tamori, Tetsuo Ishikawa, Eiryo Kawakami, Takashi Shiroto, Jun Takahashi, Satoshi Miyata, Hiroaki Shimokawa
    • Organizer
      第86回日本循環器学会学術集会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] Explainable machine learning (XAI) and mathematical methods in the COVID-19 prognosis and risk assessment.2021

    • Author(s)
      Tetsuo Ishikawa, Eiryo Kawakami
    • Organizer
      RIKEN-Luxembourg Scientific Symposium: How to boost research collaborations through open data exchange.
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Mathematical methods and machine learning meet real-world data to stratify patients and predict disease onset and prognosis.2021

    • Author(s)
      Tetsuo Ishikawa, Eiryo Kawakami
    • Organizer
      The 44th Annual Meeting of the Molecular Biology Society of Japan
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] AIを用いた脳内出血後のリハビリテーション転帰予測2021

    • Author(s)
      園部真也, 石川哲朗, 新妻邦泰, 植田琢也, 中川敦寛, 吉田昌弘, 川上英良, 冨永悌二
    • Organizer
      第3回日本メディカルAI学会学術集会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] アトピー性皮膚炎におけるデュピクセント治療マネジメント ~看護師のスキルとともに~2021

    • Author(s)
      野村有子, 八木澤美恵, 芦崎晃一, 石川哲朗
    • Organizer
      アトピー性皮膚炎マネジメントフォーラム -患者理想を実現する診療-
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 機械学習を用いたCOVID-19に関連するデータ分析2021

    • Author(s)
      石川哲朗
    • Organizer
      第5回理論免疫学ワークショップ
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] デュピクセントを使いこなすノウハウ ~細かな手順について看護師からもお伝えします~2021

    • Author(s)
      野村有子, 八木澤美恵, 芦崎晃一, 石川哲朗
    • Organizer
      AD management Forum ー開業医の目線からー
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] ディープフェノタイプに基づくヒト疾患層別化と予測の未来2020

    • Author(s)
      川上英良, 高井佳基, 石川哲朗, 華井明子, 加藤真奈美
    • Organizer
      第93回日本生化学会大会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] エネルギーランドスケープによる糖尿病疾患発症予測2020

    • Author(s)
      石川哲朗, 川上英良
    • Organizer
      第93回日本生化学会大会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] 「ビッグデータ時代のAI創薬の未来」AIによるがんの層別化と予測2020

    • Author(s)
      川上英良, 石川哲朗, 古関恵太
    • Organizer
      第24回日本がん分子標的治療学会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] 疲労科学、健康科学、人工知能(AI)、ビッグデータの最前線 疾患と健康の層別化と予測2020

    • Author(s)
      川上英良, 石川哲朗, 華井明子, 高井佳基, 古関恵太
    • Organizer
      第16回日本疲労学会総会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Remarks] T細胞の遺伝子改変を効率的に行うための支援ツールを開発-がん免疫療法の機能強化へ応用-

    • URL

      https://www.keio.ac.jp/ja/press-releases/2023/11/22/28-154650/

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Remarks] 予測の医学の基盤となる先駆的な物理学の理論開発-物理学とAI解析を組み合わせたハイブリッドAIの基盤

    • URL

      https://www.riken.jp/press/2024/20240116_1/index.html

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Remarks] アトピー性皮膚炎患者の顔の紅斑を治療経過で層別化 -生物学的製剤デュピルマブの治療効果の予測に成功-

    • URL

      https://www.riken.jp/press/2024/20240305_2/index.html

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Remarks] 理研、BCP、THL、AI技術を用いたCOVID19高リスク者の高精度予測に関する国際共同研究を開始

    • URL

      https://www.riken.jp/pr/news/2021/20210127_2/

    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Remarks] BCP, RIKEN and THL collaborate on AI about COVID19

    • URL

      https://www.bcplatforms.com/bc-platforms-riken-and-the-finnish-institute-for-health-and-welfare-thl-collaborate-on-artificial-intelligence-approach-to-identify-people-most-at-risk-of-from-covid-19/

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      2020 Research-status Report
  • [Patent(Industrial Property Rights)] 疾患の臨床的転帰予測のためのシステム、プログラム、及び方法2022

    • Inventor(s)
      桜田一洋,川上英良,石川哲朗
    • Industrial Property Rights Holder
      桜田一洋,川上英良,石川哲朗
    • Industrial Property Rights Type
      特許
    • Industrial Property Number
      2022-009697
    • Filing Date
      2022
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Published: 2020-08-03   Modified: 2024-12-25  

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