SLEの遺伝情報を含む診断時コホート構築-個別医療を目指した機械学習とクラスター解析

• 研究課題/領域番号: 24K19254
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分54020:膠原病およびアレルギー内科学関連
• 研究機関: 昭和大学
• 研究代表者: 柳井 亮 昭和大学, 医学部, 助教 (50621166)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024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); 2028年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
• キーワード: 全身性エリテマトーデス / 診断時コホート / 機械学習 / 遺伝子情報

研究開始時の研究の概要

機械学習によりSLE（systemic lupus erythematosus）を診断時の情報から複数のクラスターに分類する試みが報告され、クラスターへの個別化医療に注目が集まるがその進歩は遅い。クラスター同定には、診断時の正確な情報が不可欠である。代表者は国内最大SLE多施設前向きコホートを運営するが、診断時コホートではないため、診断時情報が入手できない。本研究ではSLEの診断時コホートを構築し、遺伝子情報を含めたデータを診断時から収集し、機械学習を用いてクラスターを同定する。その後クラスターの予後を解析する。同定されたクラスターをもとにランダム化比較試験を実施し、個別化医療の実装に繋げる。