高血圧感受性遺伝子ATP2B1と動脈硬化の直接的関連の病態解明並びに治療戦略開発

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19K17610
• Research Institution: Yokohama City University
• Principal Investigator: 小林 雄祐 横浜市立大学, 附属病院, 講師 (60612629)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: ATP2B1 / 治療抵抗性高血圧 / テーラーメード医療 / 動脈硬化 / 進化型機械学習

Outline of Annual Research Achievements

生活習慣病治療中の日本人集団1124名において口腔粘膜細胞から抽出したDNAを用いて、ATP2B1遺伝子のSNPのうちrs11105378を含む12種類のSNPsのタイピングを行い、日本人生活習慣病患者において、ATP2B1遺伝子が治療抵抗性高血圧と関連することが初めて示された。
本研究結果を動脈硬化予防のためのテーラーメイド医療の一手法として臨床現場に実装するためには、さらなる追加検討が必要であると考え、本研究によって得られた膨大なデータを進化型機械学習を用いて解析を行っている。本研究では、機械学習の手法として進化型機械学習という、「説明できるAI(explainable AI)」の技術を応用する。医学的知見や知識との整合性を示すことで、医師や患者にとって「分かり易い」機械学習を使用する。具体的には、深層回路を線形回路に変換して星形グラフや説明文で説明する手法(特願2019-137811)によって、最終的な出力を特徴量の線形和の回路に変換するとともに、各特徴量はどの入力変数が関係しているかを星形グラフで 明快に表示することができる。機械学習で得られた結果を患者に伝える際、例えば「あなたの動脈硬化には、○○の関与が大きいですので、○○に気を付けましょう」などと伝えることができ、アドバイスを効果的に行うことができることに繋がると考えられ、遺伝子情報を元にした次世代のテーラーメイドな動脈硬化、高血圧治療方法創出を目指している。
解析に必要なデータクリーニングが終了し、現在、共進化AI（Co-evolutional AI）に基づく精度の高い動脈硬化進展予測モデルの開発は順調に進んでおり、臨床現場への実装に向けての知財戦略を中心とした出口戦略を研究支援組織とともに検討する段階まで進展した。