| 研究課題/領域番号 |
19K08740
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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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| 審査区分 |
小区分53040:腎臓内科学関連
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| 研究機関 | 川崎医科大学 |
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研究代表者 |
神田 英一郎 川崎医科大学, 医学部, 教授 (40401377)
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| 研究分担者 |
柏原 直樹 川崎医科大学, 医学部, 教授 (10233701)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 慢性腎臓病 / 透析 / 機械学習 / 深層学習 / AI / ネットワーク / 自然言語処理 / ビッグデータ / サポートベクターマシーン / アンサンブルモデル / テキストマイニング / ICT |
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| 研究開始時の研究の概要 |
慢性腎臓病(CKD)は透析、心血管疾患および死亡の危険因子である。日本では高齢化とともにCKD患者は増加傾向にあるため、CKD進行の病態因子や治療標的の発見が重要な課題である。これまで私共は種々のコホート研究により病態因子を解析し、ICT技術により大規模CKD患者データベースを構築してきた。本研究では、AI・ICTの技術を活用し、インターネット上のテキスト情報および患者ビッグデータの解析によって、CKDに関係する因子のネットワークを構築する。このネットワークにより全く新規の病態因子が抽出され、治療標的が開発される。最新のAI・ICT技術を活用したビックデータ解析法を確立し、医療へ貢献したい。
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| 研究成果の概要 |
日本では高齢化に伴って慢性腎臓病(CKD)患者が今後増加すると予想されるため、CKD進行の新規病態因子や治療標的の発見が重要な課題である。しかし従来のハンドサーチによる文献検索や疫学的研究手法では限界があった。
そこで、AI・ICT技術を用いて、インターネット情報(MEDLINE上の文献)を解析し、医学用語のデータの数理学的構造を明らかにし、医学用語ネットワークを構築した。この医学用語ネットワークを基盤として透析患者のビックデータを解析し、生命予後を予測する機械学習モデルを開発した。この機械学習モデルによって、CKDの病態概念を数理学的モデルで表現することに成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、正確に予後を予測する機械学習モデルを開発した。この機械学習モデルは疾患の病態を数理学的モデルで表現しており、新規の危険因子や治療法の開発につながる可能性がある。例えば、この機械学習モデルの臨床での活用法として以下の流れが考えられる。①予後の悪い患者をスクリーニングする。②スクリーニングされた患者を対象にデータを解析し、予後を予測する。③患者に対して、癌・感染症・低栄養・心血管疾患などの合併症がないか精査し、適切な介入・治療を行う。このシステムの臨床活用により患者予後の改善が見込まれ、腎疾患診療に対して多大な波及効果がもたらされると考えられる。
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