Development of novel diagnostic and classification algorithms for inflammatory pathologies using multifactor pattern analysis and machine learning

• Project/Area Number: 25K12253
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 55060:Emergency medicine-related
• Research Institution: Nagasaki University
• Principal Investigator: 田島 吾郎 長崎大学, 病院(医学系), 准教授 (00437427)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 村橋 志門 長崎大学, 病院(医学系), 医員 (40911532) ; 池松 和哉 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 教授 (80332857) ; 田崎 修 長崎大学, 病院(医学系), 教授 (90346221)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 全身性炎症 / 敗血症 / 熱傷 / 機械学習

Outline of Research at the Start

重症炎症病態においては、従来の単一バイオマーカーに依存したアプローチには限界がある。本研究では、多因子バイオマーカーを同時に解析し、それらをパターンとして機械学習することで、①病態特異的なパターンを利用した新しい診断・分類アルゴリズムを開発する、②因子分析を用いて炎症病態の免疫学的構造を解析し、従来の「炎症・抗炎症」の二極構造を超えた新たな炎症構造モデルを構築する。この新たな診断アルゴリズムと炎症構造の理解により、従来の診断法では捉えきれなかった微細なパターンや異常を検出することで高精度な診断が可能となり、重症患者の早期診断と最適な治療を実現できる。