2021 Fiscal Year Final Research Report
Statistical Modeling for Evidence based Personalized Medicine
Project/Area Number |
19K20402
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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Research Institution | Tokyo Medical and Dental University (2020-2021) Hiroshima University (2019) |
Principal Investigator |
Park Heewon 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 教授 (70756642)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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Keywords | 遺伝子ネットワーク / 個別化医療 / 統計モデリング |
Outline of Final Research Achievements |
We developed statistical methodologies for Evidence Based Personalized Anti-Cancer Therapy. Especially, we focused on cell-line specific gene network analysis. We then extracted cancer characteristic specific gene networks by using the developed statistical approaches. We applied the methods to uncover complex mechanism of cancer, and extracted related biomarkers and their regulatory system that involved in mechanism of cancer.
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Free Research Field |
統計科学、Bioinformatics
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
個別化治療のためには、患者個々のゲノム情報の究明から患者個人に最適化された治療 法選択は重要であり、そこで患者個々の治療のエビデンスの抽出は治療効果を向上させるために必須である。しかし、従来の手法に基づいては患者個々の情報を取り出すことができないため、患者個々のゲノム特性が究明可能な新たなデータ解析技術の必要性が強く認識されていた。本研究で行った個別化医療へのエビデンス提供を目指す解析技術解発は、患者個々人の疾患関連情報を可能にするデータ解析技術であり、従来手法の限界を超え、個別化治療へ適切な治療エビデンスの提供を可能にすることで、治療効果を向上に貢献できると期待される。
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