| 研究課題/領域番号 |
20H03670
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分53020:循環器内科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 北海道大学 |
|---|
研究代表者 |
安斉 俊久 北海道大学, 医学研究院, 教授 (60232089)
|
|---|
| 研究分担者 |
永井 利幸 北海道大学, 医学研究院, 准教授 (00528218)
小川 貴弘 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (20524028)
横田 勲 北海道大学, 医学研究院, 准教授 (20761414)
清水 厚志 岩手医科大学, 医歯薬総合研究所, 教授 (30327655)
平田 健司 北海道大学, 医学研究院, 准教授 (30431365)
小柴 生造 東北大学, 未来型医療創成センター, 教授 (70332301)
櫻井 美佳 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 准教授 (80508359)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
2020年度: 8,840千円 (直接経費: 6,800千円、間接経費: 2,040千円)
|
|---|
| キーワード | 個別化医療 / 収縮能が保持された心不全 / オミックス / バイオマーカー / 人工知能 / ディープフェノタイピング |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
有効な治療法が確立されていない左室駆出率が保持された心不全（Heart Failure with preserved Ejection Fraction：HFpEF）に対し、個別化診療基盤を構築することが本研究の目的である。全国から500例のHFpEFを登録し、詳細な臨床情報に加え、採取した血液検体からマルチバイオマーカー・ゲノム・オミックス解析、虚弱を反映する歩行動画の人工知能解析、そしてネットワーク統合解析を行い、ディープフェノタイピングによるHFpEF症例の新しいクラスター分類を構築する。構築された新規クラスター分類と有害事象との関連を検討し、個別化診療に応用できる基盤データを構築する。
|
| 研究成果の概要 |
本研究期間内に目標症例を大幅に超えるHFpEF802例を対象にバイオマーカー、アレイ、メタボローム解析に関しては当初計画通りすべて完了することが出来た。しかしながら、当初計画していたネットワーク関連解析に関しては、現在進行中であり、オミックス情報を含めたHFpEF患者の新規クラスター構築は来年度中に完了できる目途が立っている。
歩行動画の人工知能解析に関しては、撮影した歩行動画から機械学習を用いて客観的にフレイルスコアを算出することに成功した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
HFpEFのディープフェノタイピングを前向き多施設研究で行った報告は過去に例がない。特にゲノム・オミックスに関連する情報は人種ごとに異なる可能性が高く、単一人種の比率が高い本邦で検証することは、本邦の心不全診療に大きく貢献する可能性がある点でも重要である。本研究で得られたHFpEFの新規クラスター分類と予後データとの関連解析により、高精度予後予測モデルの構築、新規バイオマーカーの探索、臨床試験対象症例の効率的選択、薬剤選択の個別化診療が可能になり、臨床試験にかかるコスト削減や医療費抑制効果などにつながる。
|
