2019 年度研究成果報告書

高品質・高精度なメタボロームのデータ解析を可能とするアルゴリズムの研究

研究課題

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研究課題/領域番号	17K00416
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
研究分野	生命・健康・医療情報学
研究機関	東京医科大学
研究代表者	杉本昌弘東京医科大学, 医学部, 教授 (30458963)
研究期間 (年度)	2017-04-01 – 2020-03-31
キーワード	メタボローム / ソフトウェア / 人工知能
研究成果の概要	本研究では質量分析装置を用いたメタボローム解析を対象とし、全てのシグナルの検出や解釈を自動的に行う環境構築に取り組んだ。質量分析の機種やメーカーの違いがある個々のデータの特徴を抽出して、自動化のための処理のパラメータや自動解析ソフトのパイプラインの開発を行った。複数のサンプルの解析結果を重ね合わせ、解析の品質を自動的に修正するプログラムを実装した。これにより既に多数の熟練ユーザがデータごとにGUIを用いて精査した解析結果と、精査前の解析結果の差分を自動的に小さくすることができ、メーカーや装置に依存せずに、大規模な解析を自動的に実行できる環境を実現化した。
自由記述の分野	メタボロミクス、バイオインフォマティクス
研究成果の学術的意義や社会的意義	本研究は代謝物を網羅的に測定するメタボローム解析のデータ解析を自動化させることが目的である。測定データに含まれる全てのシグナルを正確に処理して、疾患マーカーの探索や生体の代謝の理解ができることが望ましいが、実際に完全な自動化ができているソフトウェアがなく、熟練技術者の品質制御・評価が必要となり、データ解析がボトルネックになっている。そこで熟練技術者の作業と評価基準を再現して自動的にデータ解析することができるアルゴリズムや関連するソフトを開発した。本手法は特定の機器やメーカー等に依存せず広く使用でき、本研究成果によりメタボロームを用いた臨床研究や創薬などの様々な応用研究が加速できると考えられる。