機械学習を用いた統合失調症の腸内細菌叢解析ー病態解明を目指してー

• Project/Area Number: 25K10814
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52030:Psychiatry-related
• Research Institution: Okayama University
• Principal Investigator: 岡久 祐子 岡山大学, 医療開発領域, 講師 (90583097)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 統合失調症 / 腸内細菌叢

Outline of Research at the Start

本研究では機械学習モデルを利用して統合失調症患者の腸内細菌叢パターンを同定することで、統合失調症の診断のためのバイオマーカーを探索することを目的とする。本研究で解析の対象とする統合失調症患者については、詳細な患者背景や臨床症状、重要度の臨床データも詳細に収集しており、これらの臨床情報と腸内細菌叢の構成、代謝産物について解析することが可能である。統合失調症は多彩な症状を呈する疾患であるが、詳細に評価した臨床症状と腸内細菌叢を機械学習モデルで解析することで、統合失調症のバイオマーカーを確立するだけでなく、統合失調症の新たな分類、診断法として応用できる可能性がある。