| 研究課題/領域番号 |
21K19648
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
鴨打 正浩 九州大学, 医学研究院, 教授 (80346783)
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| 研究分担者 |
吾郷 哲朗 九州大学, 医学研究院, 准教授 (30514202)
久保田 浩行 九州大学, 生体防御医学研究所, 教授 (40376603)
中島 直樹 九州大学, 大学病院, 教授 (60325529)
松尾 龍 九州大学, 医学研究院, 教授 (60744589)
北園 孝成 九州大学, 医学研究院, 教授 (70284487)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2023年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 脳卒中 / 精密医療 / 機械学習 / 多次元予測 / アウトカム予測 / データ駆動型予測 / プロテオミクス / ラジオミクス / ゲノミクス / バイオマーカー / ゲノム / プロテーム / データ駆動型 / データサイエンス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳卒中患者の予後を精度高く予測するためには基礎疾患とその重症度、治療内容などに加え、大容量データを網羅的に統合し、機械学習、深層学習手法等を用いて数理的に推定する必要がある。縦断的疾患コホート研究を基軸に、情報科学と複雑系に対する最適解を見出すための次世代数理科学を融合する。個人に最適化した精密医療を実現すべく、網羅的かつ大容量のデータによるデータ駆動型予測を行う。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、脳卒中患者の機能予後および生命予後を高精度に予測する脳卒中精密医療の基盤を構築することを目的とした。2000項目を超える構造化された疾患コホートデータに加え、レセプト情報、ゲノミクス、プロテオミクス、ラジオミクスの情報を統合したデータセットを作成した。血漿中バイオマーカー、画像特徴量、遺伝子多型が予後に関連する重要な因子であることを明らかにした。さらに、これらの多次元データを用いて機械学習手法による予測モデルを開発し、従来の予測スコアを上回る識別能と較正精度を実現した。本モデルの適用により、個別化医療の推進と医療資源の効率的配分に資する次世代脳卒中精密医療の基盤が確立された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、脳卒中患者の予後を多次元データ（臨床情報、ゲノム、プロテオーム、画像データ）に基づいて高精度に予測する、データ駆動型の精密予測モデルを構築した。従来の臨床指標に加えて、診療録から抽出したテキスト情報、深層学習により解析した脳画像の特徴量、血漿バイオマーカーなどの新規因子を組み込み、アウトカム予測モデルを構築した。このモデルにより個々の患者に対する予測精度が向上し、個別化された脳卒中精密医療の基盤が確立された。精密医療の実現により、効果的な医療介入の選択と医療資源の最適配分が可能となり、患者の生活の質（QOL）の向上と社会的医療負担の軽減に貢献すると考えられる。
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