Development of a stratification method to identify sub-clusters reflecting the clinical diversity of non-communicable diseases

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K19914
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: Satoshi Mizuno 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 助教 (80646795)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 層別化 / 臨床的多様性 / 妊娠高血圧症候群 / バイオインフォマティクス / 精密医療 / 機械学習 / 時系列クラスタリング

Outline of Final Research Achievements

In this study, we investigated a stratification method reflecting clinical diversity of non-communicable diseases. For an example, we developed time-series clustering of disease transition patterns of hypertensive disorders of pregnancy (HDP) and applied to the subjects in Birth and Three Generation cohort study of Tohoku Medical Megabank Project. As a result, we identified several subtypes demonstrating distinctive disease transition patterns. In the investigation of clinical characteristic of these subtypes, we clarified the significant differences in the risk of adverse outcomes among subtypes with the same HDP subtypes. This result indicated that the identified temporal-subtypes reflect at least some of the clinical diversity of HDP and our developed method will be a strong candidate for stratification methods that reflect the clinical diversity of non-communicable diseases.

Free Research Field

バイオインフォマティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究は、多因子疾患の臨床的多様性を反映した層別化の手法を検討し、大規模コホートデータへの適用により、疾患の臨床的多様性の少なくとも一部を反映する新たなサブタイプを同定できた。検討した層別化手法は、これまで多く検討されており、再現性が少ないことが指摘されている、環境要因・遺伝要因を用いた層別化手法と異なり、一定の期間である妊娠期間の病態遷移パターンを用いた時系列クラスタリングによる層別化を行う点に特徴がある。検討した手法の妊娠高血圧症候群への適用により得られたサブタイプは、既知の病型の多様性の一部を説明可能であり、HDPの臨床的多様性解明の足がかりとなることが期待できる。