研究課題/領域番号 |
22K17362
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
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
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研究機関 | 筑波大学 |
研究代表者 |
岩上 将夫 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (30830228)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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キーワード | メタボローム / 教師無し機械学習 / クラスタリング / ゲノム / バイオバンク |
研究開始時の研究の概要 |
近年の計測手法の発達により血液中のメタボロームを標準化した形で測定できるようになった。諸外国では、一般人集団において複数のメタボライトが死亡の良い予測因子となることが示されてきた。しかし、2型糖尿病・高脂血症・心不全の患者集団において長期予後と関連するメタボライトは明らかではない。そこで、本研究ではBioBank Japanに含まれる各患者集団のメタボロームと死亡・死因の関連を検討し、各患者集団における有用な予後予測メタボロームバイオマーカーを同定することを目的とする。さらに、同じ測定系のデータを有するUK Biobankで同様の検討を行い、人種間での違いや人種を超えての外的妥当性を検討する。
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研究実績の概要 |
本研究は、糖尿病・高脂血症・心不全患者におけるメタボローム(各メタボライトおよび複数のメタボライトのパターン)と予後の関連を日英のバイオバンク(BioBank JapanおよびUK Biobank)を用いて検討することを目標としている。本年度の活動としては、下記の通りである。 2022年4-12月:BioBank Japanの利用許可を得てアクセスし、BioBank Japanの中でメタボロームを計測された糖尿病患者約4000人のデータを抽出した。Cox回帰モデルを用いて、249種類のメタボライトと合併症(心血管障害、網膜症、腎症、神経障害)の新規発生の関連を網羅的に解析し、特定のメタボライトが特定のアウトカムと比較的強い関連を示していることを明らかにした。 また、別のアプローチとして、メタボロームの情報を用いて、教師無し機械学習の一種であるK-means++法により、対象患者をクラスタリングし、特定の患者クラスターが糖尿病の合併症を起こしやすいことを発見した。 なお、当初の計画から、死亡を主なアウトカムとして検討する予定であったが、現在当局からの死亡情報の提供待ちとなっており、こちらの情報が得られ次第、残りの解析を進め、論文執筆に移る予定である。 2023年1-3月:平行して進める予定のUK Biobankについて、研究者登録を行い、メタボロームを計測した患者のデータ利用申請を行った。現在、許可が下りるのを待っている段階である。
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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
初年度として、BioBank Japanのデータを直接さわって解析を進められたこと、およびUK Biobankのデータ利用申請を行えたことから、おおむね順調に進展していると言える。
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今後の研究の推進方策 |
1年目に引き続き、研究を進めていく。具体的には、BioBank Japanの方については、当局から死亡情報の提供が行われ次第、残りの解析を進め、論文執筆に移っていく。UK Biobankの方については、データ利用の許可が得られ次第、データを取得し解析に移っていく。
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