| Project/Area Number |
22K09840
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 56060:Ophthalmology-related
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| Research Institution | Tokyo Medical University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | ぶどう膜炎 / 人工知能 / オミックス解析 / 眼内リンパ腫 |
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| Outline of Research at the Start |
患者オミックス情報と臨床情報を人工知能により統合解析することによるぶどう膜炎診断の確立を目指す。特に疾患の高次元性と潜在的ヘテロ性による解決の困難性の克服するため、主要な機械学習を用いて、多階層・時間軸で解析し、疾患予測のアルゴリズムを作成する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Vitreoretinal lymphoma (VRL) and ocular sarcoidosis (OS) are both diseases that present with intraocular inflammation; however, their detailed pathophysiological mechanisms remain poorly understood. In this study, we performed integrated multi-omics analysis using various omics approaches to elucidate the shared and disease-specific molecular pathogenesis of these conditions. By conducting four-layer omics analyses;proteomics, transcriptomics, microRNA analysis, and metabolomics;we identified both common and disease-specific molecular pathways in VRL and OS. The findings of this study are expected to contribute to a better understanding of the pathogenesis of these diseases and facilitate the development of novel biomarkers for differential diagnosis.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
ベーチェット病、サルコイドーシス、遷延型原田病などの非感染性ぶどう膜炎や急性網膜壊死や内因性眼内炎などの感染性ぶどう膜炎に代表される難治性ぶどう膜炎は現在でも失明原因として大きな位置を占めている。さらに硝子体網膜リンパ腫は生命予後にまで影響する。これらの疾患は、診断へのプロセスが複雑であり、早期診断・治療が施されないため不幸な転帰を辿る症例も少なくない。本研究では多種多様なぶどう膜炎の早期診断を個々の症例ごとに高精度に予測できるようになり、オミックス技術や臨床情報を人工知能と融合して、患者ごとに最適な診断方法を開発できる可能性がある。
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