| 研究課題/領域番号 |
18K01988
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分08010:社会学関連
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| 研究機関 | 独立行政法人国立病院機構(京都医療センター臨床研究センター) |
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研究代表者 |
葛谷 英嗣 独立行政法人国立病院機構(京都医療センター臨床研究センター), 臨床研究企画運営部, 客員研究室長 (20115835)
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| 研究分担者 |
坂根 直樹 独立行政法人国立病院機構(京都医療センター臨床研究センター), 臨床研究企画運営部, 研究室長 (40335443)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 糖尿病 / リスクスコア / 個別化医療 / 機序計算モデル / 人工知能 |
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| 研究成果の概要 |
糖尿病予防データセットの介入群からベストリスポンダーとワーストリスポンダー、対照群からマッチした症例を抽出しモデルを個人毎に生体指標（体重とHbA1c）を時系列に近似させ最適な栄養素バランスを推定することができた。資源が限られている際に、介入効果の高い集団と特定するために肥満、メタボリックシンドローム、脂肪肝があると糖尿病の発症リスクは2-3倍になった。4.9年間の追跡期間の中で糖尿病予備軍のNAFLDではハザード比が0.42(95％信頼区間0.18-0.98; P=0.045)と著明な糖尿病リスクの低減効果が認められた。リアルワールドで介入資源が限られた際のよいターゲットになると考えられる。
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| 自由記述の分野 |
糖尿病
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今までの糖尿病の個別化医療では遺伝子解析を用いた方法は費用がかかる上に、精度がそれほど高くなかった。その理由として、生活習慣や環境要因によるDNAメチル化が考慮されていなかったことが考えられる。本研究では過去の生体指標の変化を元にして、介入による体重は血糖の変化を予測することができた。さらに、個人毎に減量や血糖改善に成功する栄養素の割合を推定することができた。巷にはダイエット情報が氾濫しているが、遺伝子解析を用いずとも、緩やかな糖質制限が向いているか、脂質制限が自分に向いているかを知ることができる。これらの情報を用いて、糖尿病予防展開することは学術的意義や社会的意義は大きいと考えられる。
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