| 研究課題/領域番号 |
20K19914
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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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| 審査区分 |
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 | 東北大学 |
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研究代表者 |
水野 聖士 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 助教 (80646795)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 層別化 / 臨床的多様性 / 妊娠高血圧症候群 / バイオインフォマティクス / 精密医療 / 機械学習 / 時系列クラスタリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
病態が不均一な多因子疾患に対して、遺伝・曝露因子などで患者を層別化し、サブクラスごとにリスク予測や治療成績の最大化を行う精密医療の実現のための層別化手法が検討されてきたが、治療成績の最大化・多様性の機序理解に有用な手法は開発されていない。そこで、妊娠高血圧症候群（HDP）を例にとり、1) HDPの有害アウトカムを目的変数とした変数選択に基づく遺伝情報・曝露情報・オミックス情報の層別化 2) 層別化情報の統合で得られる立体的なサブクラスごとの、臨床的多様性に関連するリスク因子の組み合わせ推定 3) データ・知識を統合する多層ネットワーク上のリスク因子の背景構造の抽出・解析の３つの手法開発を行う。
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| 研究成果の概要 |
多因子疾患の精密医療の実現のための臨床的多様性を反映した層別化の手法開発のため、妊娠高血圧症候群（HDP）を例にとり、妊婦の妊娠中の病態遷移のパターンの時系列クラスタリングにもとづく層別化手法の検討を行ない、東北メディカル・メガバンク計画三世代コホート参加者の妊婦約2万人に適用した。その結果、特徴的な時系列サブタイプが得られた。これらは、最終病型が同一のサブタイプの間で有害アウトカムのリスクが大きく異なり、既知の病型分類との対応もないことから、得られたサブタイプがHDPの臨床的多様性の一端を反映していることを示しており、多因子疾患の臨床的多様性を反映した層別化手法の有力な候補が得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、多因子疾患の臨床的多様性を反映した層別化の手法を検討し、大規模コホートデータへの適用により、疾患の臨床的多様性の少なくとも一部を反映する新たなサブタイプを同定できた。検討した層別化手法は、これまで多く検討されており、再現性が少ないことが指摘されている、環境要因・遺伝要因を用いた層別化手法と異なり、一定の期間である妊娠期間の病態遷移パターンを用いた時系列クラスタリングによる層別化を行う点に特徴がある。検討した手法の妊娠高血圧症候群への適用により得られたサブタイプは、既知の病型の多様性の一部を説明可能であり、HDPの臨床的多様性解明の足がかりとなることが期待できる。
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