転倒・要介護リスクの筋質による総合的評価：機械学習を用いた検討

• 研究課題/領域番号: 23K16716
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分59020:スポーツ科学関連
• 研究機関: 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所)
• 研究代表者: 畑中 翔 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究員 (50968518)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
• キーワード: 筋質 / コホート研究 / クラスター分析

研究開始時の研究の概要

近年、骨格筋の量や機能に加えて「質」(筋質)が、高齢期における骨格筋の状態悪化を捉える概念として注目されている。これまでに、個々の指標（筋質マーカー）と転倒・要介護との関連が報告されているが、筋質の低下は多面的に発現するため、複数の観点を融合して把握することが肝要である。本研究では機械学習法を用いて、複数の筋質マーカーを総合的に捉えた「筋質の表現型」の概念を構築し、その合理性を検証することを目的とする。現実の高齢者のデータに則して筋質の表現型を分類し、健康アウトカム(転倒・要介護)発生との関連を検証する。それによって、個々の表現型に対するテーラーメードの運動介入へ展開していく基礎を確立する。