2017 Fiscal Year Annual Research Report
予測医学の実現に向けたオミックスデータに基づく統計学的方法の開発
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15H02671
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| Research Institution | Teikyo University |
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Principal Investigator |
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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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江口 真透 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 教授 (10168776)
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 福井大学, 学術研究院工学系部門, 講師 (60586379)
松井 茂之 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (80305854)
安藤 宗司 東京理科大学, 工学部情報工学科, 助教 (40803226)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 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 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、今後の予測医学の実現を目指し、ゲノム、遺伝子発現などのオミックスデータに基づき、集団不均一性検出法の開発とそれを考慮した予測に関する統計学的方法の開発を行う。昨年度の成果は、モデルデータとしてシミュレーションデータを使用し、集団の不均一性を探索し、疾患サブタイプを示すクラスターの検出と、それらクラスターを規定するバイオマーカーの抽出を同時に行う方法を開発し特許申請を行った。
29年度は、さらに開発を進め、本手法が適用できるかどうかの判定を行うためのアルゴリズムと計算法を開発し、改良特許として申請した。この改良特許により、ビッグデータに対する解析可能性を評価することが可能となった。これらの特許内容を開示するため、2018年2月に福島で開催された第28回日本疫学会学術総会で発表を行った。
上記以外に、不均一性の検出に関する既存手法であるコンセンサスクラスタリング法によるクラスター数の判定結果との比較に関する知見や、バイオマーカー抽出のための単変量的既存手法との比較なども検討を行い、性能評価に関して知見を得ることができた。
さらに、シミュレーションデータの使用だけでなく、ラベルが判明している実験データを用いることにより、実データへの適用も行ない、解析可能性判定アルゴリズムの検出力の向上を図るためのアイデアや、別のラベル情報を使用した解析方法の案を得ることができ、最終年度の目標に新たに組みこむことができる研究項目の発掘も行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初計画していた方法論の開発目標は同じであるが、全く新規のアルゴリズム開発を行うことができ、今年度はその方法論に対する改良特許の申請も行う事ができた。また、実データを解析することにより、新規の問題点の発見に繋がり、さらに本手法の改良版の検討するためのアイデアを得ることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに開発してきた新規アルゴリズムの改良をさらに進展させる。
特に不均一集団のバイオマーカー候補の初期段階における最適選定基準に関して、統計学的見地からの評価を加える。さらに実データへの適用を広げ、新たな問題点の発掘を行う。
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Research Products
(2 results)
