COVID-19重症化リスク低減のためのオントロジーに基づく知識統合とその応用

Research Project

Project/Area Number	22K17959
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research Institution	Institute of Physical and Chemical Research
Principal Investigator	山縣友紀国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 研究員 (00543927)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000) Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	オントロジー / COVID-19 / リスク低減 / 知識統合
Outline of Research at the Start	新型コロナウイルス感染症（COVID-19）では膨大な知識が得られつつある．しかし，対象領域は多岐にわたるため，専門知識の相互運用は困難なものとなっている．そこで本研究ではCOVID-19感染機序の全体像の把握を目指し，感染プロセスに関わる多種多様な知識についてオントロジー技術を用いた知識統合を目指す．まず，統合の骨格となる参照オントロジーの開発に取り組むとともに，複数のオントロジーについて概念レベル毎の統合可能性について検討する．さらに統合情報をもとに，診断，あるいは重症化予防など目的に応じた情報を提供し，重症化リスク低減支援のための応用システム開発を行う．
Outline of Annual Research Achievements	本研究の目的は，COVID-19感染プロセスに関わる多種多様な知識についてオントロジー技術を用いて計算機処理可能な形式で知識を統合することで重症化リスクの低減を目指すことである．本年度は，知識統合のための参照オントロジーの構築を開始し，技術課題について明らかにするための検討を行った．まず，参照オントロジー構築においては，統合対象となるデータについて，COVID-19感染機序における多様なプロセスを計算機で一貫性のある形で統一的に理解し，計算機で処理することが必要である．本研究では，これまで開発してきたホメオスタシスインバランスプロセス(HoIP)オントロジーを参照オントロジーとして拡張することで，領域横断的な統合のための知識基盤の確立を目指した． COVID-19には高齢者の重症化が課題となっているが，まずその基礎的なメカニズムを探るため，細胞レベルでの老化に着目しマニュアルアノテーションを行った．また，表現型，症状，疾患を参照し，知識統合するための国際的な複数のオントロジーの候補について調査を行い，ホメオスタシス破綻から臨床症状とどのように関わるのか概念レベル毎に特殊化を行うことで，概念の共通性や相違点について計算機処理を実現した．次に，データ統合および共通スキーマ開発のためのオントロジーデザインパターンの比較において，上述の複数のオントロジーを用い，細胞レベルの老化とCOVID-19のプロセスについてCytoscapeを用い，可視化による比較を行い，デザインパターンの共通性について可視化できることが確認された．
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 本年度は参照オントロジーとしてHoIPを拡張し，細胞レベルでのホメオスタシス維持プロセスから臨床症状までの概念レベルでの共通性や相違点について複数のオントロジーを用いて計算処理を実現できることを確認し，複数のオントロジーでの共通パターンを可視化することが確認できた．
Strategy for Future Research Activity	次年度ではCOVID-19感染機序について感染プロセスの因果関係による統一記述枠組みを用い，ウイルス吸着から不顕性，さらに軽症から重症化まで多様な統合情報を写像する技術を開発し，そして，関係性に基づく新知識発見や，感染機序の深い理解支援のための方法論確立のための考察を進め，ナビゲーションシステム開発のための検討を行う予定である．