循環器病・認知症予防に向けた、機械学習による新因子の解明と個別最適化モデルの開発

• Project/Area Number: 25K02888
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
• Research Institution: Okayama University
• Principal Investigator: 神田 秀幸 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (80294370)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 久松 隆史 岡山大学, 医歯薬学域, 准教授 (60710449) ; 福田 茉莉 岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (70706663) ; 絹田 皆子 武庫川女子大学, 食物栄養科学部, 講師 (20895297)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2028: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2027: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000); Fiscal Year 2026: ¥8,580,000 (Direct Cost: ¥6,600,000、Indirect Cost: ¥1,980,000); Fiscal Year 2025: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
• Keywords: 循環器疾患の予防 / 新たな予測因子の抽出 / 機械学習

Outline of Research at the Start

循環器病や認知症の予防のためには、地域住民から累積された時系列の健康情報と客観的な早期臓器障害の把握が求められるが、こうした報告はほとんどみられない。近年、機械学習により複雑系から新たな危険因子の検出、High Benefit Approachを用いた高精度の個別最適化の検討が容易となった。そこで、本研究は、地域住民を対象として、累積された時系列データと、早期の循環器病や認知症に対し、新たな予測因子の抽出を試み、さらに循環器病・認知症予防の個別最適化予測モデルを構築することを目的としている。この研究により、循環器病・認知症の一次予防に対し、新しい予防の示唆を与える研究である。