Predicting progression of neurodegenerative disease by using continuous-time hidden Markov model and induced pluripotent stem cells.\

• Project/Area Number: 23K16994
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 矢田 祐一郎 広島大学, 統合生命科学研究科(理), 特任助教 (80805797)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 神経変性疾患 / 連続時間隠れマルコフモデル / iPS細胞

Outline of Research at the Start

本研究では、ALS患者では運動スコアの低下として観測される疾患状態進行を、患者毎に状態遷移速度パラメータが異なる連続時間隠れマルコフモデルで表現する。この状態遷移速度パラメータが患者のiPS 細胞由来運動ニューロンの表現型で表されると仮定し、ALS患者コホートから運動スコア等を経時的に観察した臨床経時データ、およびコホート参加患者から作製したiPS細胞由来運動ニューロンの表現型データからモデルパラメータを推定する。未知の患者でiPS細胞由来運動ニューロンの表現型から状態遷移速度パラメータを予測できるか検証する。