ビッグデータと凝固プロファイリングによる敗血症性凝固障害主要メカニズムの解明

• Project/Area Number: 22K09180
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 55060:Emergency medicine-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 春日井 大介 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (60844909)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 西田 一貴 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (30877072)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
• Keywords: 敗血症 / 凝固障害

Outline of Research at the Start

本研究では敗血症性凝固障害発症・重症化のリスク因子の解明及び重症化に寄与する主要メカニズムを明らかにする。国内外の2つの大規模なデータベースを利用して、敗血症性凝固障害の発症・重症化予測因子を明らかにし、機械学習により凝固障害の重症化を予測する精度の高いモデルを構築する。次に、、包括的凝固機能プロファイル測定を活用した主要な凝固障害のフェノタイプ毎のモニタリング方法を探索的に明らかにする。