研究課題
若手研究
脳梗塞発症の切迫度を評価できるマーカーがあれば臨床意義は大きい。脳梗塞発症までに暴露された抗原に対する自己抗体を尺度に、抗体マーカーを同定してきた。その中で、有用なマーカーにおける疾患特異性の違いを見出し、複数のマーカーを組み合わせて、機械学習を用いて統合解析することにより診断精度が上がることが確認できた。本研究では、網羅的なタンパク機能解析から有用な抗原候補タンパク質を抽出して、大規模な抗体レベル測定を行う。機械学習モデルで解析することにより、診断精度の高い組み合わせを導き出す。さらに臨床データも加味して、患者層別化した最適なマーカーセットを選定し、簡易キット作成による臨床応用を目指す。
