遺伝・環境要因相互作用を捉える人工知能に基づく疾患関連因子の全体像理解の手法開発

• Project/Area Number: 24K15159
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 水野 聖士 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 講師 (80646795)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: バイオインフォマティクス / 機械学習 / AI / 精密医療 / 妊娠高血圧症候群

Outline of Research at the Start

本研究では、産科の重要な多因子疾患である妊娠高血圧症候群(HDP)を例にとり、1) 遺伝・環境要因相互作用を捉える早期疾患発症予測のための人工知能モデルの開発 2) HDPやその病型の予測モデルの解析により、遺伝・環境要因相互作用をもつ因子を含む疾患発症のリスク因子の獲得手法の確立 3) 得られたリスク因子のネットワークモデルの構築・解析によるリスク因子の全体像の理解の方法の確立の3つの手法開発を行う。本研究は、精密医療実現のための、遺伝・環境要因相互作用を考慮した早期発症予測と、リスク因子の解析を通した発症機序の理解や新たな治療ターゲットの探索のための基礎技術となる。