| 研究課題/領域番号 |
17K19927
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
健康科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
満山 進 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任助教 (30296727)
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| 研究協力者 |
森 努
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2018年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2017年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 深層学習 / 予測 / モデル化 / 疾患 / 遺伝子変異 / タンパク質ドメイン / 解析ツール / データベース / 疾患予測 / 人工知能 / 相関解析 / タンパク質 / 遺伝子 / 相互作用 / 生体生命情報学 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
深層学習プログラムを使用して、タンパク質ドメイン中の遺伝子変異と相関がある疾患の予測システムの構築を行った。その結果3-methylcrotonyl-CoA carboxylase deficiency、Cystic fibrosisなど6疾患について相関が見られた。この結果は、Webページ(http://cancerproview.info/disease/)で検索を行える。また、遺伝子パスウェイを用いた疾患関連遺伝子検索ツールの作成を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により開発された深層学習を用いたプログラムを使用することにより、タンパク質ドメイン、遺伝子変異と疾患との相関性が6疾患について明らかになった。今回使用したデータベース以外からより多くの遺伝子変異データを収集し、コンピューターに学習させることでタンパク質ドメインと疾患の相関性の解析がさらに進展すると考えられる。今後このシステムは、病気の診断や治療、創薬などに応用されると考えられる。
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