研究課題/領域番号 |
15H02671
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
統計科学
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研究機関 | 帝京大学 |
研究代表者 |
松浦 正明 帝京大学, 大学院公衆衛生学研究科, 教授 (40173794)
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研究分担者 |
江口 真透 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 教授 (10168776)
安藤 宗司 東京理科大学, 工学部情報工学科, 助教 (40803226)
牛嶋 大 公益財団法人がん研究会, 有明病院 臨床研究・開発センター, 研究員 (60328565)
小森 理 成蹊大学, 理工学部, 准教授 (60586379)
松井 茂之 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (80305854)
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連携研究者 |
梶原 茂樹 株式会社島津製作所, 基盤技術研究所, 主任研究員 (10395246)
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研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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キーワード | 統計 / オミックスデータ / バイオマーカー / データ解析 / 不均一性 |
研究成果の概要 |
本研究ではデータの類似性を基にして教師なしクラスタを検出する新規アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムを搭載したシステムを2016年に特許出願(日本)を行い、また改良特許を2017年に出願した。さらに2017年には米国および中国に対して海外特許申請を行った。 上記内容およびアルゴリズムが適用可能かどうかを判定する手法について、国内では2017年および2018年の疫学会で、海外では国際計量生物学会(バルセロナ)にて発表を行った。このアルゴリズムをさらに高精度化するために、新規課題も含めて研究申請を行うことができた。
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自由記述の分野 |
生物統計学
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発したアルゴリズムは、現在個別化医療で注目されているオミックスデータの観測値の類似性によりデータを結び付けていき、教師なし手法でクラスタを検出していくアルゴリズムを搭載している。最近のがん研究では、サブタイプの発見によるがんの不均一性を診断し治療方法の選択がされている。本解析法では、未知のサブタイプを探索するために教師無し法を採用しているため、オミックスデータなどを取得した患者に対して、重要なオミックスのバイオマーカーを探索しつつ、患者の分類を行うため、新規のサブタイプを発見できる可能性を持ち、今後の個別化医療に資する方法論の提供に成功した。
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