静脈血栓塞栓症の個別化医療を目指した多層性データによる新しい予後予測スコアの創出

• Project/Area Number: 25K19415
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 53020:Cardiology-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 山下 侑吾 京都大学, 医学研究科, 助教 (10844920)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
• Keywords: 静脈血栓塞栓症

Outline of Research at the Start

循環器領域では精密医療の導入は遅れていた。しかしながら、近年の遺伝統計学の発達やAI(人工知能)を用いた解析手法の発達により、従来統合が困難であった検査情報や遺伝情報を加味した検討が可能となり、個別化医療が期待されている。従来の研究では、患者個別レベルの情報までを考慮する事は困難であり、個人差を元にした精密医療の実践は困難であった。本研究では、静脈血栓塞栓症患者の臨床情報に加えて、これまで数値化困難であった検査情報や遺伝情報を含む多層性データベースを構築し、より精緻な予後予測スコアを創出し、個別化医療・精密医療を実現する事を目的とする。