AI推定生物学的年齢による健常者の疾患リスクの層別化と疾患関連細菌種の同定

• Project/Area Number: 25K13509
• 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: Osaka Metropolitan University
• Principal Investigator: 渡邉 俊雄 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 教授 (50336773)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 灘谷 祐二 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 講師 (00634007) ; 大谷 恒史 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 講師 (30597555) ; 植田 大樹 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 准教授 (90779480)
• 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: ¥1,430,000 (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: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: マイクロバイオーム / 生物学的年齢 / 人工知能 / 胸部X線画像

Outline of Research at the Start

加齢に伴い増加する癌や生活習慣病などの発症リスクを把握し、健常者から未病や潜在的罹患者を同定する手法の確立が求められている。胸部X線画像から生物学的年齢（BA）を推定するAIモデルを活用し、健常者を暦年齢（CA）との差によりBA一致群・高BA群・低BA群に分類する。まず、各群の疾患発症リスクを後ろ向きおよび前向きに評価し、BAと疾患リスクの関連性を検討する。次に、腸内細菌叢の比較解析により、疾患発症に関わるdysbiosisや関連細菌種を特定する。さらに、同定された細菌をマウスに移植し、老化関連因子を評価する。以上から、健常者における加齢関連疾患のリスク層別化と予防法開発への応用を目指す。