2020 Fiscal Year Research-status Report
隠れマルコフモデルによる糖尿病発症モデル構築と糖尿病発症予防への展開
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19K17970
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| Research Institution | Aichi Medical University |
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Principal Investigator |
成定 明彦 愛知医科大学, 医学部, 講師 (20800965)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 糖尿病予防 / 機械学習 / 空腹時血糖異常（IFG） / スクリーニング / 隠れマルコフモデル / 健康診断 / 境界型糖尿病 / 脂肪肝 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2型糖尿病発症予防では、糖尿病高リスク状態での適切な介入が望まれる。しかしながら、健診標準項目である空腹時血糖を用いた糖尿病高リスク状態（impaired fasting glucose: IFG）の基準値は、日本などが110㎎/dl－、アメリカが100㎎/dl－と世界的に統一されていない。本研究では多様な時系列データの状態推定に用いられる隠れマルコフモデルを健診データに適用して、糖尿病高リスク状態の推定を行うことを目的とした。
初年度は、「正常状態（潜在状態）⇔高リスク状態（潜在状態）→糖尿病」の３状態からなる隠れマルコフモデルを健診の空腹時血糖データに適応して２型糖尿病発症モデルを構築し、以下の2点の知見を得た。
①構築したモデルでは、高リスク状態の分布の平均が約110㎎/dlであり、高リスク状態の基準値として110㎎/dlは高すぎる。②高リスク状態→正常状態の遷移確率が0.2％/年と、いったん高リスク状態になると正常状態に戻らず、高リスク状態が継続することが示された。高リスク状態への継続的な介入が必要なことや、さらに遡って正常から高リスク状態への移行を予防するための介入（ポピュレーションアプローチ）が重要になってくることが考えられた。この結果と知見は学会で発表を行い、論文にまとめ、投稿中である。
次年度である今年度（2020年度）は、以下の2点を計画し、取り組んだ。
①上記で用いたデータが5年と比較的短かったため、長期データを用いた検証が必要と考え、10年のデータを入手し、分析中である。②高リスクが正常化しないという知見を、インスリン値の動きなども考慮するため、インスリン測定を計画したが、新型コロナウイルス感染拡大にも影響され連携がスムーズにいかず、データ入手ができず進まなかった。そのため、脂肪肝の視点でデータを見直し、脂肪肝と糖尿病発症の知見を得て、論文化した（Narisada et al., 2021）。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究当初目標としていた健診データセットに隠れマルコフモデルを適用しモデルを構築することは達成した。初年度利用した２つのデータは約５年の期間であったが、さらに長期のデータなどで検討中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度以降は、入手した長期（１０年）のデータセットでモデルを構築して検証することを進める。さらに高リスクが正常化しないという知見の検証のために、インスリンデータ入手の努力も続ける。
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| Causes of Carryover |
高リスクから正常に戻らないことにインスリンの動態が関連しているのではないかと仮説を立て、データ入手先である健診機関で受診者のインスリン測定を行う計画を立てていたが、新型コロナウイルス感染拡大で健診業務が滞り、その計画が進まなかった。今年度（20201年度）計画遂行に向け準備中である。
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