2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of statistical methods based on omics data for realizing predictive medicine
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15H02671
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| Research Institution | Teikyo University |
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Principal Investigator |
松浦 正明 帝京大学, 大学院公衆衛生学研究科, 教授 (40173794)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江口 真透 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 教授 (10168776)
安藤 宗司 東京理科大学, 工学部情報工学科, 助教 (40803226)
牛嶋 大 公益財団法人がん研究会, 有明病院 臨床研究・開発センター, 研究員 (60328565)
小森 理 成蹊大学, 理工学部, 准教授 (60586379)
松井 茂之 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (80305854)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 統計 / オミックスデータ / バイオマーカー / データ解析 / 不均一性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、今後の予測医学の実現を目指し、ゲノム、遺伝子発現などのオミックスデータに基づき、集団不均一性検出法の開発とそれを考慮した予測に関する統計学的方法の開発を行ってきた。これまでの成果は、モデルデータとしてシミュレーションデータを使用し、集団の不均一性を探索し、疾患サブタイプを示すクラスターの検出と、それらクラスターを規定するバイオマーカーの抽出を同時に行う方法を開発し、日本、中国、米国に特許申請および改良特許申請を行った。改良特許では、本手法が適用できるかどうかの判定を行うためのアルゴリズムと計算法を開発し、ビッグデータに対する本手法の解析可能性を評価するための新規手法を提案した。これまで毎年日本疫学会学術総会で研究成果に関して報告を行ってきたが、30年度は国際計量生物学会（バルセロナ）で報告を行った。
上記以外に、実用化を促進するため、質量分析装置から得られるタンパク発現などの実データ解析も試み、シミュレーションデータとの違いについての検討を進めた。特に既存の相関関係が存在する場合の解析の対応の方法を工夫し、判別性能をあげるための今後のアルゴリズムの改良点などに関しても検討を進めることができた。
これらの研究を通じて、実データ解析での適用を広めるために、次期基盤研究のアイデアを得ることができたため、継続して方法論の高精度化と広範囲にわたる実データの適用を推進する予定である。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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