| Project/Area Number |
22K17370
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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 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
坂庭 嶺人 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (20915649)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 健康寿命 / 平均寿命 / 時系列解析 / 健康寿命延伸 / 多重合併症 / 糖尿病 / 時間的因果関係 / Time-dependent analysis / 生活習慣病 / 循環器病疾患 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、世界的な健康問題である糖尿病発症・糖尿病有病者の重篤な合併症の予防を進めるため、糖尿病発症者および有病者における主要リスクファクターの時系列変化の特徴を特定し、疾病発症および合併症発症までの余命を逆算的に推定するツールの開発である。具体的には、時系列データを有する大規模コホートデータを用いて、1）血糖値を含むバイオマーカーおよび生活習慣の糖尿病発症までの経年変化のサブタイプの特定、2）糖尿病患者における循環器疾患・被要介護・認知症など重篤な合併症発症までの経年変化のサブタイプの特定、3）結果に基づき、個人レベルでの糖尿病発症・重篤な糖尿病合併症の余年算出ツールの開発を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は①具体的な疾病罹患時期推定アルゴリズムの開発と妥当性検証、②自治体から提出された複数のデータセット統合と妥当性検証、③統合されたデータセットと作成したアルゴリズムを用いて、具体的な疾病罹患までの余命を算出した。
推定アルゴリズムの開発については、それぞれ独立して構築された科学的エビデンスのある手法を新たなアルゴリズムとして統合可能であるか？、さらに開発した場合十分に社会実装を見越しての応用が可能であるかの検証が主な課題であった。しかし、複数の視点からの検証の結果、一定の統計学的確からしさをもって実施可能と判断したことから、開発を進めた。次に、複数のデータセット統合の可能性を検証した。こちらについては同年代かつ同地域の日本人集団であることから、統合に大きな支障は生まれず統合可能であると判断した。
最後に、本研究で開発されたアルゴリズムを作成したデータセットに当てはめて、具体的な疾病罹患までの推定期間の算出と、あらかじめ用意しておいた妥当性検証データを用いて、推定疾病期間までの予測と実際の数値との妥当性検証を実施した。本研究で開発されたアルゴリズムの1つは現在特許出願中であり、研究成果の社会への還元が期待される。さらに、本研究成果の副産物として生まれた時系列データの解析技術は様々な疫学研究に広く応用できることから、多くの医学研究における解析・分析に応用されてた。現在、複数の原著論文や国内外の学会で成果を発表しつつある。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
具体的なアルゴリズムを作成し、実際のデータセットを用いて、現在から疾病罹患までの時期の予測を可能にした。さらに、本研究で確立された時系列解析手法を用いた研究は広く応用され、多くの原著論文や国内外の共同研究などへの応用が期待されているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の方針として、本研究で得られた知見は英文査読付き原著論文として執筆していく予定である。特に手法については既に複数の論文で用いられており査読中・投稿中ではあるが、今後は主題となる論文を代表研究者自らが筆頭著者として執筆していく予定である。次に、幾つのかの開発された統計学的アルゴリズムは知的財産として国内外での特許申請を実施していく予定である。最後に、社会実装の為に国内外の学会や有識者との会合を通して、ブラッシュアップおよび広く広報していく予定である。
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