臨床ビッグデータとトランスオミックス解析を統合した新しい心臓病学パラダイム構築

整合临床大数据和跨组学分析构建心脏病学新范式

• 批准号: 20K20605
• 负责人: 永井 良三
• 金额: $ 16.64万
• 依托单位: Jichi Medical University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-07-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K20605/
• 关键词: ビッグデータ; 人工知能; オミックス; バイオマーカ

新しい治療法やデバイス、バイオマーカーが相次いで臨床現場に導入されている。しかしその有効性と安全性は必ずしも評価されていない。これをリアルタイムに行うためには、大規模リアルワールドデータを欠かせない。我々は最近、全国７施設の異なる電子カルテ情報を連結して統合するデータ集積システムを完成した（CLIDAS）。また、我々はこれまで様々なクリニカル質量分析装置を活用し、多くのバイオマーカーの測定系を開発してきた。本研究では、臨床ビッグデータとトランスオミックス解析を統合し、新しい心臓病学パラダイムを構築する。具体的には、１）システムを診療用カルテに実装し、臨床研究に用いるには研究用インターフェイスを開発する、２）人工知能（AI）を用いたバイオマーカー探索やそれらを用いた意思決定支援システムを開発する、３）AIを用いた薬剤標的探索、臨床有効性・毒性の早期予測システムを開発する。研究３年目は１）および２）の条件検討を行った。１）研究用インターフェイス開発：電子カルテデータをSS-MIX形式に書き出した後、循環器内科に入院した虚血性心疾患および心不全患者を対象にMCDRSへのデータ登録および登録されたデータの分析を行った。２）AIを用いたバイオマーカー探索と意思決定支援システム開発：血清の包括的メタボローム解析を行い、生体内の網羅的な分子情報と疾患との関係性を明らかにする。一例として、積極的脂質低下療法の残余リスクの指標となるバイオマーカーを明らかにする。既に積極的脂質低下療法についての２つの大規模臨床試験を実施済みであり、全臨床データと臨床検体が利用可能な状況である。

The new treatment method is introduced into the clinical field. The safety and effectiveness of the product must be evaluated. This is the first time that I've ever seen such a thing. We have recently completed the integration of electronic information from 7 different facilities nationwide (CLIDAS). The quality analysis device is used to develop a multi-dimensional measurement system. This study aims to integrate the analysis of clinical symptoms and to construct a new model of cardiology. Specific aspects include: 1) development of diagnostic tools, clinical research tools, research tools, 2) development of artificial intelligence (AI) tools, exploration tools, rational decision support tools, 3) development of AI tools, exploration tools, clinical tools, and early detection tools for toxicity. 3 years of study 1) and 2) of the conditions discussed 1) Research and development: electronic file system SS-MIX format, circulatory system internal medicine, admission to hospital, heart failure, etc. 2) AI application, exploration, rational decision support, system development: analysis of serum, including molecular information and disease relationships in vivo. An example of a positive lipid lowering therapy residual index 2. Large-scale clinical trials should be carried out for aggressive lipid lowering therapy, and all clinical models should be utilized.