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機械学習を用いた因果探索による化学物質の発生毒性の革新的な予測手法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 23K28245
補助金の研究課題番号 23H03555 (2023)
研究種目

基盤研究(B)

配分区分基金 (2024)
補助金 (2023)
応募区分一般
審査区分 小区分63040:環境影響評価関連
研究機関横浜薬科大学

研究代表者

福田 秀子 (曽根秀子)  横浜薬科大学, 薬学部, 教授 (60280715)

研究分担者 玉田 嘉紀  弘前大学, 医学研究科, 教授 (80435495)
加藤 毅  群馬大学, 情報学部, 教授 (40401236)
研究期間 (年度) 2023-04-01 – 2026-03-31
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円)
2025年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2024年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
2023年度: 7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
キーワード化学物質 / 機械学習 / 因果探索 / 発生毒性 / 予測手法
研究開始時の研究の概要

ヒト多能性細胞である胚性幹(ES)細胞と人工多能性(iPS)細胞を用いて、医薬品、食品成分及び環境化学物質の網羅的な遺伝子発現変化を測定し、遺伝子ネットワーク解析によって発現制御に対する個々の化学物質の影響を明示的な仮説および特徴量として抽出し、最新の機械学習によって、化学物質の分子構造記述子情報、既存の毒性情報、疫学情報を合わせた革新的な統合解析を行う。これにより、ヒト曝露レベルの範囲における発生影響を早期に検出できる体制を構築する。本研究の成果は、新たな環境リスクに対応するための次世代の健康影響を早期に診断・予測する方法の開発に有用な情報を提供する。

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公開日: 2023-04-18   更新日: 2024-08-08  

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