| 研究課題/領域番号 |
21K10465
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
|
|---|
| 研究機関 | 東北大学 |
|---|
研究代表者 |
牧野 悟士 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 助教 (30423403)
|
|---|
| 研究分担者 |
田宮 元 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (10317745)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
|
|---|
| キーワード | コホート研究 / データクリーニング / 外れ値検出 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
次世代医療の実現に向けて、健常人ゲノムコホートの重要性はますます高まっており、我が国では東北メディカル・メガバンク(TMM)事業がその一例である。TMM事業では15万人の一般集団から調査票により生活習慣や環境曝露等のデータを収集しており、データ分析においてはこれらデータの信頼性確保が必須である。にもかかわらず、元データを全て人力で確認することは事実上不可能である。そこで本研究では、(1)統計的モデルにより、既知の情報から修正の必要性を判断し、(2)検出されたエラー候補をその性質に基づいて分類・処理するという２つの手法を組み合わせてデータクリーニングを自動化することを行う。
|
| 研究成果の概要 |
健常人ゲノムコホート・バイオバンクの必要性・重要性はますます高まっており、次のステップでは、既存のコホート研究との連携を推進し、健康・医療ビッグデータをさらに大規模化することが必須である。大規模なコホート連携に向けて、調査票による生活習慣・環境曝露の測定法についても標準化されたデータ取得・信頼性確保の方法が必要となる。そこで、調査票の様式が完全に同一でなくてもデータクリーニング可能な手法の開発を行った。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近隣アジア諸国では、30万人から100万人を目標としたゲノムを含む分子疫学コホート構築が進んでおり、現在では数万人といった規模のコホートでこれらに対当していくことができない。データクリーニングと、それらのデータ統合及び精度管理を自動化することによって、コホート間の連携が可能となり、国際的評価にも耐えうる、日本人の代表性と公益性の高い、国民の健康の維持・増進、がんなどの疾病予防にとって質の高い大規模分子疫学コホート研究の構築が実現できる。
|
