| 研究課題/領域番号 |
17K09253
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
病院・医療管理学
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| 研究機関 | 川崎医療福祉大学 |
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研究代表者 |
片岡 浩巳 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (80398049)
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| 研究分担者 |
通山 薫 川崎医科大学, 医学部, 教授 (80227561)
三上 史哲 香川大学, 医学部附属病院, 講師 (80550392)
松村 敬久 高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 教授 (10274391)
久原 太助 高知大学, 医学部附属病院, 臨床検査技師 (80457407)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | CBC / フローサイトメトリ / スキャッタグラム / データベース / 免疫応答 / 集団免疫 / 自動血球計数装置 / MRSA感染症 / COVID-19 / データウエアハウス / スキャッターグラム / FCS / SS-MIX2 / データウエアハウス構築 / SSMIX2 / 知識データベース |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、フローサイト法によるCBC検査のスキャッタグラムデータを中心に、その他の臨床検査値から観察できる免疫応答のパターンダイナミクスを解明することを目的とする。発症や治療の各イベントに対する時系列的な検査値パターンの変化をもとに、診断や予後予測が可能な知識データベースの作成と研究者の利用環境の整備を行った。
本研究により、スキャッタグラムデータのパターンから感染症の診断や予後予測、効率的な治療効果の判定、投薬後の検査値の時系列応答、さらにはCOVID-19などのパンデミックを予測するための集団免疫獲得状況の把握など、さまざまな応用が可能となった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により、様々な視点で検索可能なデータベース基盤の構築を行った。これにより、①検査診断特性データベースを用いた網羅的解析、②薬剤投与に関連する検査値の変動のダイナミクスの可視化、③集団免疫の獲得パターンのダイナミクスの可視化が可能となった。特に、膨大なCBCデータからは、免疫応答のパターンダイナミクスを解明することができた。さらに、COVID-19のようなパンデミックにおいては、罹患していない人の検査データから集団免疫獲得の状況を把握することができる可能性が示唆された。これにより、疾患の早期発見や医療費の節約、そして、予防医学の観点から社会貢献が期待される。
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