Development and validation of a metabolic network AI model for representing and evaluating metabolic states based on multi-omics data

• Project/Area Number: 24K02856
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59040:Nutrition science and health science-related
• Research Institution: University of Yamanashi
• Principal Investigator: 大岡 忠生 山梨大学, 大学院総合研究部, 講師 (40803987)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 三宅 邦夫 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (60550712) ; 小島 諒介 京都大学, 医学研究科, 講師 (70807651)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2026: ¥8,970,000 (Direct Cost: ¥6,900,000、Indirect Cost: ¥2,070,000); Fiscal Year 2025: ¥7,800,000 (Direct Cost: ¥6,000,000、Indirect Cost: ¥1,800,000); Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: オミクス情報 / 生活習慣病 / 代謝ネットワーク / ネットワークモデル / 人工知能

Outline of Research at the Start

本研究では、新たに公開されるUKBiobankのオミクス情報に、我々が開発したGCN(Graphical Convolutional Network)を用いたAI手法を適用し、相互作用を加味した上で現時点の体内の代謝状態を可視化する代謝ネットワークAIモデルを新たに開発し、生活習慣病に共通する代謝破綻構造を同定する。その後、健診施設で収集する縦断的なオミクス情報の活用により、同モデルを用いた代謝状態の定量化(代謝スコア)を実現し、AIによる代謝評価を行うAI代謝バイオマーカーの開発と検証を行う。