研究課題
基盤研究(C)
患者オミックス情報と臨床情報を人工知能により統合解析することによるぶどう膜炎診断の確立を目指す。特に疾患の高次元性と潜在的ヘテロ性による解決の困難性の克服するため、主要な機械学習を用いて、多階層・時間軸で解析し、疾患予測のアルゴリズムを作成する。
ぶどう膜炎は視力障害の主要な原因疾患の1つであるが、診断や治療効果判定に確立したバイオマーカーや治療法は未だない。様々な種類のぶどう膜炎において単一マーカーでの診断には限界があり、ぶどう膜炎の多様性を正確に評価した個々の特徴と治療方針が重要となる。本研究では、各ぶどう膜炎の診断に重要なマルチバイオマーカーやプロファイルを明らかにするために、様々なオミックス解析(プロテオミクス、トランスクリプトミクス、メタボロミクス)を人工知能(機械学習)により解析することである。そして複数の情報を活用した高精度な診断システムを構築することで、マルチバイオマーカー探索と診断の数理モデルの方法論を同時に開発する。先行研究として、世界に先駆けてオミックス解析と人工知能解析を融合させ、バイオマーカー探索を行ってきたため、既に得られているオミックスデータを活用することができ、さらにぶどう膜炎の種類や症例数を増やしてオミックス解析を行う。人工知能によるぶどう膜炎診断を最適化し、個別化医療を実現するためには患者の層別化が必要である。マルチオミックス解析と治療反応性や生命予後などの臨床情報を統合解析し、これらの網羅的データを非階層クラスター解析などの解析手法を用いて次元圧縮し、WGCNAで機能的モジュール情報に変換するアプローチを用いることで、旧来の解析手法では解明できなかった診断へのアプローチが可能であると考える。クロスバリデーションのような評価試験(内部評価)だけでなく、独立して採取した検体および測定データを用いた外部評価も行い、精度検証を行い、その数理指標の汎用性の評価と一般化に向けた取り組みを行う。
2: おおむね順調に進展している
ぶどう膜炎の中で最も頻度の高いサルコイドーシスについてオミックス解析を行い、J Clin Med 2022. 11: 3606として論文を作成することができた。現在眼内リンパ腫におけるオミックス解析についても原著論文を作成中である。ぶどう膜炎5000例以上を対象とした診断ツールや治療効果予測、視力予後予測ツールの解析も行い、原著論文を作成中である。
今後も各種ヒトぶどう膜炎の末梢血、唾液、眼内液を用いてゲノミクス解析、プロテオーム解析、トランスクリプトミクス解析とメタボロームの網羅的解析を行っていく。その後、これらのオミックスデータから候補因子を5種類の機械学習法(ディープラーニングやサポートベクターマシン、ランダムフォレスト、決定木、ナイーブベイズ)により解析を行い、各種ぶどう膜炎の診断に関与するバイオマーカーを明らかにする。特に、血清や唾液から得られたデータと眼内液から得られた結果も比較検討を行っていく。
すべて 2023 2022 2021
すべて 雑誌論文 (10件) (うち国際共著 4件、 査読あり 10件、 オープンアクセス 10件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 1件、 招待講演 1件)
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