Development of an inception cohort that includes genetic information on SLE. Machine learning and cluster analysis for personalized medicine.

Research Project

Project/Area Number	24K19254
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 54020:Connective tissue disease and allergy-related
Research Institution	Showa University
Principal Investigator	柳井亮昭和大学, 医学部, 助教 (50621166)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2029-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2028: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Keywords	全身性エリテマトーデス / 診断時コホート / 機械学習 / 遺伝子情報
Outline of Research at the Start	機械学習によりSLE（systemic lupus erythematosus）を診断時の情報から複数のクラスターに分類する試みが報告され、クラスターへの個別化医療に注目が集まるがその進歩は遅い。クラスター同定には、診断時の正確な情報が不可欠である。代表者は国内最大SLE多施設前向きコホートを運営するが、診断時コホートではないため、診断時情報が入手できない。本研究ではSLEの診断時コホートを構築し、遺伝子情報を含めたデータを診断時から収集し、機械学習を用いてクラスターを同定する。その後クラスターの予後を解析する。同定されたクラスターをもとにランダム化比較試験を実施し、個別化医療の実装に繋げる。