人工衛星による大気汚染情報を活用した間質性肺炎プレシジョンメディシンの実現

• Project/Area Number: 23K27610
• Project/Area Number (Other): 23H02919 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 53030:Respiratory medicine-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 古川 大記 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (30837654)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 横田 秀夫 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, チームリーダー (00261206) ; 道川 隆士 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 上級研究員 (60435683) ; 大山 慎太郎 名古屋大学, 未来社会創造機構, 准教授 (80768797)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥19,370,000 (Direct Cost: ¥14,900,000、Indirect Cost: ¥4,470,000); Fiscal Year 2025: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2023: ¥13,650,000 (Direct Cost: ¥10,500,000、Indirect Cost: ¥3,150,000)
• Keywords: データベース構築 / 間質性肺炎 / 人工知能 / 個別化医療 / 大気汚染

Outline of Research at the Start

間質性肺炎は、肺の間質が侵される肺疾患の総称で、多数の診断群と多様な経過をたどる。中でも最も予後不良である特発性肺線維症（IPF）は、正確に診断できる専門医が少ない。同様に予後不良である進行性線維性間質性肺炎(PF-ILD)は、病状が悪化した後にPF-ILD と判断されるため治療導入が遅れてしまう。
このため、本研究では前向き・後ろ向きリアルワールド疾患データと大気汚染情報を統合してPF-ILDを診断する機械学習モデルを構築し、さらに構築済みの機械学習モデル群との統合によるデータ駆動型研究により疾患の本質を導き出す。