| 研究課題/領域番号 |
22K19660
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 福岡大学 |
|---|
研究代表者 |
有馬 久富 福岡大学, 医学部, 教授 (20437784)
|
|---|
| 研究分担者 |
前田 俊樹 福岡大学, 医学部, 准教授 (50555555)
原田 勝孝 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (30738810)
西 巧 福岡県保健環境研究所, その他部局等, 研究員 (20760739)
三浦 伸一郎 福岡大学, 医学部, 教授 (20343709)
小川 正浩 福岡大学, 医学部, 教授 (70341485)
廣松 賢治 福岡大学, 医学部, 教授 (80252237)
平井 郁仁 福岡大学, 医学部, 教授 (10389356)
吉村 力 福岡大学, 医学部, 准教授 (20511885)
川添 美紀 福岡大学, 医学部, 講師 (30469374)
佐藤 敦 神戸薬科大学, 薬学部, 准教授 (60816263)
阿部 真紀子 福岡大学, 医学部, 講師 (10909617)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2022年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
|
|---|
| キーワード | 腸内細菌 / 動脈硬化 / AI / 機械学習 / 人工知能（AI) / 前向きコホート研究 / ケースコホート研究 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、動脈硬化を予測する腸内細菌を、人工知能（AI）の一分野である機械学習を用いて検討します。機械学習を用いることにより、従来の統計手法の限界（約1000種類の腸内細菌を同時に解析できない問題等）を克服することが可能となります。本研究を実施することにより、動脈硬化の進展/予防につながる腸内細菌を明らかにし、動脈硬化予防技術の創出につなげ、健康寿命を延伸するとともに、医療費・介護費の最適化にも貢献しうるものと期待されます。
|
| 研究成果の概要 |
現在進行中である福岡県地域一般住民を対象とする前向きコホート研究のデータをもちいて、人工知能（AI）の一分野である機械学習を実施し、潜在性動脈硬化（CTで評価した冠動脈石灰化）を予測する腸内細菌を検討した。2024年度までに1259名から研究参加の同意を取得し、そのうち1025名においてCT検査を実施した。機械学習のひとつであるRandom Forestおよび勾配ブ―スティングの手法を用いて、冠動脈石灰化と関連する腸内細菌を検討した。Very low risk群を対照としたとき、潜在性動脈硬化との関連を示唆した菌種はClostridium fessum strainであった。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、AIの一分野である機械学習を腸内細菌の領域に挑戦的に適用し、従来の伝統的な統計手法の限界を克服した。Random Forestおよび勾配ブ―スティングの手法を用いて、動脈硬化を予測する腸内細菌を属・種よりさらに細かい分類学的操作単位（OTU）レベルで明らかにした。今回同定された腸内細菌についてさらなる検討をおこない、新しい腸内環境整備技術（食生活の改善、腸内細菌叢のバランスを改善する微生物[プロバイオティクス]、その働きを助ける物質[プレバイオティクス]、抗生物質[アンティバイオティクス]等）の開発へとつなげることにより、動脈硬化の予防および健康寿命の延伸が期待される。
|
