| 研究課題/領域番号 |
19K20402
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 東京医科歯科大学 (2020-2021)
広島大学 (2019) |
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研究代表者 |
PARK HEEWON 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 教授 (70756642)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 遺伝子ネットワーク / 個別化医療 / 統計モデリング / 抗がん剤耐性 / 説明可能なAI / Sample-specific analysis / ネットワーク解析 / GWAS / genetic relationship / スパース主成分 / Statistical modeling / Personalized medicine |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、医療分野においては、患者個々のDNAやRNAを読み取り、得られたデータの解析から抽出された情報の活用に基づいてがん治療の成功率の向上を目指すゲノム個別化医療（genomic personalized medicine）の研究が急速に進んでいる。
本応募研究では、ゲノムデータ解析からEvidence Based Personalized Anti-Cancer Therapyへの治療のエビデンス提供を目指し、そのための統計モデリング技術開発研究の推進する。
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| 研究成果の概要 |
本応募研究では、ゲノムデータ解析からEvidence Based Personalized Anti-Cancer Therapyへの治療のエビデンス提供を目指し、そのための統計モデリング技術開発を行った。特に、個別化医療へのエビデンス抽出のための遺伝子ネットワーク解析技術を開発した。開発された一細胞レベル・患者個々人の情報抽出を可能にする解析技術から、疾患の状況・クリニカル情報による異なる情報を遺伝子ネットワークから抽出した。癌のメカニズム解明に応用し、関連重要マーカー探索や疾患のメカニズムにおけるそれらの因果関係を抽出した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
個別化治療のためには、患者個々のゲノム情報の究明から患者個人に最適化された治療
法選択は重要であり、そこで患者個々の治療のエビデンスの抽出は治療効果を向上させるために必須である。しかし、従来の手法に基づいては患者個々の情報を取り出すことができないため、患者個々のゲノム特性が究明可能な新たなデータ解析技術の必要性が強く認識されていた。本研究で行った個別化医療へのエビデンス提供を目指す解析技術解発は、患者個々人の疾患関連情報を可能にするデータ解析技術であり、従来手法の限界を超え、個別化治療へ適切な治療エビデンスの提供を可能にすることで、治療効果を向上に貢献できると期待される。
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