自己組織化マップを用いた未病状態の診断と改善食の提示システムの開発

开发一个系统，用于诊断症状前状况并使用自组织图提出改进的饮食

• 批准号: 21K05485
• 负责人: 増田 正人
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Toyo University (2022)The University of Tokyo (2021)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K05485/
• 关键词: 血中アミノ酸プロファイル; 自己組織化マップ; NASH/NAFLD; 標準化

本年度では、実験機器や実験回における、アミノ酸測定データの測定誤差について検討を繰り返してきた。同一個体からの血清であっても、測定機器や測定回が異なると測定結果に差異が生じ、その差異がデータ解析において問題となる。それらを解決すべく、データの標準化方法を検討した。特定のアミノ酸で標準化するよりも、数珠繋ぎにアミノ酸同士で除算を繰り返す方が分類結果、予測結果共に向上する傾向が見られることがわかった。これは、アミノ酸の量をデータとして持つことにより、個体ごとの量の増減を大きく反映し、個体間でアミノ酸量が全体的に倍近く異なるケースなどの影響を反映できていないなどから、何かしらの割合にすることで、量よりも各アミノ酸のバランスが重要であると考えられる。ただし、タンパク質を構成するアミノ酸は20種あり、全てのパターン(20の階乗通り(=約243京通り))を検討することは不可能であるため、最適化手法を用いて最適なノーマライズ方法を検討してく必要がある。ラットの動物実験やヒト健康診断データの蓄積も順調に行われており、データ量が増えてきた。これにより、自己組織化マップの計算がボトルネックとなりつつある。アプリケーションはさまざまプラットフォームで利用できるように、Pythonを用いて開発しているが、計算の部分をC言語で記述することにより、計算の高速化が図れる。現在、Pythonコードをベースに自作したC言語ライブラリを呼び出す部分のプログラミングを行なっている。今後は、ヒト健康診断データにおけるアミノ酸データの標準化方法をまとめ、NASH患者の推定を行う。また、アプリケーションの完成を目指す。

今年，我们反复检查了实验设备和实验发作中氨基酸测量数据中的测量误差。即使产生了来自同一个体的血清，当测量工具和测量时间不同时，测量结果的差异也会发生，并且差异成为数据分析的问题。为了解决这个问题，我们研究了标准化数据的方法。已经发现，念珠关节中氨基酸之间的重复分裂倾向于改善分类和预测结果，而不是用特定的氨基酸进行标准化。这是因为通过将氨基酸的量用作数据，它极大地反映了每个人的量的增加或减少，以及氨基酸量在个体之间的差异的效果大大两倍，因此，通过将其设置在某种程度上，人们认为每种氨基酸的平衡比量更重要。但是，有20种氨基酸构成蛋白质，并且不可能考虑所有模式（20个阶乘路径（=大约243个京都街道）），因此有必要使用优化技术考虑最佳归一化方法。动物实验和人类健康检查大鼠的数据积累也正在顺利进行，数据量也增加了。结果，自组织地图的计算正成为瓶颈。使用Python开发应用程序，用于在各种平台上使用，但是通过编写C语言计算部分，可以加速计算。目前，我正在编程基于Python代码的c语言库的部分。将来，我们将总结人类健康检查数据中氨基酸数据的标准化方法并估计NASH患者。我们还旨在完成申请。

项目成果

血中アミノ酸プロファイルによる未病診断

基于血液氨基酸谱的病前诊断

• 发表时间: 2022
• 作者: 増田正人;西宏起;向井一晃;山中大介;鬼木健太郎;伯野史彦;渡邊丈久;高橋伸一郎
• 通讯作者: 高橋伸一郎