疾患予測と個別化医療を目指した網羅的ステロイドホルモン解析と機械学習モデルの融合

• Project/Area Number: 25K13506
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58020:Hygiene and public health-related: including laboratory approach
• Research Institution: Kanazawa University
• Principal Investigator: 唐島 成宙 金沢大学, GS教育系, 准教授 (30801584)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 南保 英孝 金沢大学, 融合科学系, 教授 (30322118) ; 大坂 一生 富山県立大学, 工学部, 准教授 (90550244)
• 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: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
• Keywords: ステロイド / 機械学習

Outline of Research at the Start

ステロイドホルモンは生体恒常性の維持に重要であり、その異常は代謝異常疾患の発症・進行に深く関与する。多様なステロイドの網羅的解析には、LC IM/MSによるターゲット・アンターゲット解析が有効である。本研究では、志賀町の一般住民2500人の血漿を用いてこの手法を実施し、得られたデータをもとに機械学習で新たなバイオマーカー候補を抽出する。構築された予測モデルは、生活習慣病の早期診断や個別化医療への応用が期待される。