| 研究課題/領域番号 |
21K05485
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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38050:食品科学関連
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| 研究機関 | 東洋大学 (2022)
東京大学 (2021) |
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研究代表者 |
増田 正人 東洋大学, 総合情報学部, 准教授 (60708543)
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| 研究分担者 |
鬼木 健太郎 熊本大学, 大学院生命科学研究部(薬), 准教授 (00613407)
西 宏起 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 特任研究員 (90845653)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022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)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 血中アミノ酸プロファイル / 自己組織化マップ / NASH/NAFLD / 標準化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は非アルコール性脂肪肝疾患(NAFLD)の検診と食事による改善策を提案するシステムを構築する。NAFLDには肝硬変や肝がんへ進行するNASH(非アルコール性脂肪肝炎)と脂肪肝の状態であるNAFL(非アルコール性脂肪肝)に分けられ、NASHと診断されると治療は非常に難しくなる。NAFLは未病の状態であり、NASHへの移行を防ぐことは極めて重要であり、NAFLなのかNASHなのかの判断は非常に難しく、現状患者に負担のかかる生検しか断定する方法がない。そこで我々は、NASH/NAFLの診断を補助し、未病の状態を食事により改善することが可能であると考え、ビッグデータを用いてシステムを構築する。
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| 研究実績の概要 |
本年度では、実験機器や実験回における、アミノ酸測定データの測定誤差について検討を繰り返してきた。同一個体からの血清であっても、測定機器や測定回が異なると測定結果に差異が生じ、その差異がデータ解析において問題となる。それらを解決すべく、データの標準化方法を検討した。特定のアミノ酸で標準化するよりも、数珠繋ぎにアミノ酸同士で除算を繰り返す方が分類結果、予測結果共に向上する傾向が見られることがわかった。これは、アミノ酸の量をデータとして持つことにより、個体ごとの量の増減を大きく反映し、個体間でアミノ酸量が全体的に倍近く異なるケースなどの影響を反映できていないなどから、何かしらの割合にすることで、量よりも各アミノ酸のバランスが重要であると考えられる。ただし、タンパク質を構成するアミノ酸は20種あり、全てのパターン(20の階乗通り(=約243京通り))を検討することは不可能であるため、最適化手法を用いて最適なノーマライズ方法を検討してく必要がある。
ラットの動物実験やヒト健康診断データの蓄積も順調に行われており、データ量が増えてきた。これにより、自己組織化マップの計算がボトルネックとなりつつある。アプリケーションはさまざまプラットフォームで利用できるように、Pythonを用いて開発しているが、計算の部分をC言語で記述することにより、計算の高速化が図れる。現在、Pythonコードをベースに自作したC言語ライブラリを呼び出す部分のプログラミングを行なっている。
今後は、ヒト健康診断データにおけるアミノ酸データの標準化方法をまとめ、NASH患者の推定を行う。また、アプリケーションの完成を目指す。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
ヒト健康診断データ、動物実験データ共に順調に取集がされており、解析データが増加している。また、標準化方法の検討も進み、アミノ酸同士で数珠繋ぎに割合を算出する標準化方法が良い結果をもたらすことがわかった。これにより、安定的にデータの解析や分類が行えるようになると考えられる。アプリケーションはWindow PCを購入し、Windows用にも開発を進めている。
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| 今後の研究の推進方策 |
標準化方法の組み合わせ最適化問題を解き、最良な標準化方法を選定し、SOMに実装し、NASH/NAFLDの分類を行う。
最終年度でも、新たにWindow PCを購入し、アプリケーションの開発作業や試行作業を増やしていく予定である。
また、論文をまとめ発表する。
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