| 研究課題/領域番号 |
17K12647
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
長谷川 嵩矩 東京大学, 医科学研究所, 助教 (80753756)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 統計的時系列解析 / 状態空間モデル / リスク予測 / ゲノムデータ / 腸内細菌叢ゲノム / 健康診断データ / 統計科学 / 生体生命情報学 / 健康情報学 / 計算機統計学 / 応用統計学 |
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| 研究成果の概要 |
近年,日本を含む多くの先進諸国において,総人口に占める高齢者比率の増加とそれに伴う生活習慣病患者の増加が世界的な問題になっている.本研究では,これまで西欧諸国を中心に研究が進んできた心疾患のリスク予測手法を日本人に適用可能な形に修正・拡張し, 近年研究の進むゲノム・腸内細菌叢メタゲノム情報を統合した生活習慣病の新たなリスク予測手法を開発した．特に，血液などのバイタル値が持つ非線形な影響を考慮した予測精度の高い統計的時系列解析手法の開発を行った.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
世界的に大きな注目を浴びる生活習慣病の早期リスク予測手法の開発に対して，データ同化手法を適用することで重篤化のシミュレートを行い，状態推定とリスク予測を行う点に特色がある．また本研究は臨床応用へのインパクトが高いと思われる．アジア人に対する慢性疾患のリスク予測手法の開発は遅れており，指標の提案は高齢化先進国と呼ばれる日本のみならず，今後高齢化が加速するアジア圏内において１つの重要な指標として取り入れられる可能性がある．
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