Identification and clinical application of factors that increase life expectancy in patients with type 1 diabetes: prioritisation by deep learning

• Project/Area Number: 25K13562
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
• Research Institution: University of Yamanashi
• Principal Investigator: 横道 洋司 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (20596879)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 菊池 透 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (10240772) ; 山本 幸代 産業医科大学, 医学部, 准教授 (20279334) ; 菊池 信行 山梨大学, 大学院総合研究部, 医学研究員 (30244429) ; 望月 美恵 山梨大学, 大学院総合研究部, 医学研究員 (40422688)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2028: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 1型糖尿病 / 死亡 / 大血管合併症 / 細小血管合併症 / 緩徐進行型

Outline of Research at the Start

1型糖尿病患者の長期予後で寿命に関わるものは、死亡と心血管疾患、末期腎不全（透析導入または腎移植）の発症である。この長期予後に関わる因子として知られているのは血糖値の高低とアルブミン尿の存在である。本研究では、大規模かつ詳細に患者を追跡している全国コホートで長期予後を調査することにより、発症時の特徴、病型、その後の治療、血糖モニターのの方法、血糖管理状況が患者の長期予後を改善するかどうかについて明らかにする。
データをディープ・ラーニングの手法で分析することで、長期予後に貢献する因子について順位付けを行う。成果は、臨床医が優先順位を付けて治療・検査を行う際の根拠として活用される。