| 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 (2022-2023)
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 |
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)
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 | AI / Data Science / Self-Organizing Map / Machine Learning / Amino Acid / 血中アミノ酸プロファイル / 自己組織化マップ / NASH/NAFLD / 機械学習 / 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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| 研究成果の概要 |
本研究では、人工知能技術の一つである自己組織化マップを用いて血中アミノ酸プロファイルから未病を診断するシステムを開発した。このシステムは血中のアミノ酸プロファイルを入力すると病気などを写像した空間に入力された個人が投影され、個人の置かれている病状や疾病リスクが可視化できる。血液検査は健康診断などで毎年行うことができるので、経年で個人の状態を追跡することができ、病気の予防や早期発見に役立てられる。
改善食については機械学習を用いて、異常のある血中アミノ酸プロファイルを正常な血中アミノ酸プロファイルに改善する食事中のアミノ酸バランスを提示する仕組みを提供する。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医師は様々な検査を基に診断を下すが、本システムでは血液中のアミノ酸量を測るだけである程度の病状を予測することができる。このシステムを医師の診断のサポートに使用することや個人の健康管理に役立てられる。また、自己組織化マップを用いることで病気の有無を視覚的に捉え、患者の意識改善にも役立つ。
食事によって生じる生活習慣病は食生活を見直すことで症状が改善することがあるが、個人個人の状態によって食事を考える必要がある。現在の体の状態を考え、健康になる最適な栄養を摂取させることが病気の予防や改善に大きな影響を与える。
このような試みは世の中に存在せず、データサイエンスを用いた画期的な診断補助システムである。
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