Comprehensive search and functional analysis for rare variants associated with coronary artery disease using a next-generation framework

使用下一代框架对与冠状动脉疾病相关的罕见变异进行全面搜索和功能分析

• 批准号: 20J11705
• 负责人: 家城 博隆
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-24 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20J11705/
• 关键词: ゲノム

心筋梗塞患者と対照群合わせて5000人の全ゲノムシークエンスを行い、データのクオリティコントロールを実施した。そのデータを用いて心筋梗塞発症の有無をゲノムのレアバリアントの情報のみから推定するスパースモデリングを用いた機械学習モデルを構築した。その結果として、心筋梗塞の発症に関連が示唆されるレアバリアントを含む遺伝子群を同定し、その中には家族性高コレステロール血症の原因遺伝子などが含まれていることを確認した。この機械学習モデルを用いてレアバリアント遺伝的リスクスコア（RVS）を作成した。バイオバンクジャパンのSNPアレイジェノタイピングデータを用いてゲノムワイド関連解析（GWAS）を行いコモンバリアントからなる多遺伝子リスクスコア（PRS）を作成した。これらのリスクスコアは、独立した1000人の全ゲノムデータでRVSが有意な予測性能を示し、PRSと統合した包括的遺伝的リスクスコアで予測性能が有意に向上することを確認した。この結果の他人種での再現性を確認するためにUKバイオバンクのエクソームシークエンスのデータのクオリティコントロールと機械学習モデルの適応を進めている。機械学習を用いた新たなフレームワークでゲノムデータを解析することによりレアバリアントを網羅的に解析し、疾患に関連する遺伝子群を同定し、リスクスコアの作成まで行なっており、missing heritabilityの一部をレアバリアントにより説明することが可能であることを示唆する結果が得られた。

Heart muscle infarction patients と polices according to group together わ せ て 5000 の full ゲ ノ ム シ ー ク エ ン ス を い, デ ー タ の ク オ リ テ ィ コ ン ト ロ ー ル を be applied し た. そ の デ ー タ を with い て disease of heart muscle infarction 発 の presence of を ゲ ノ ム の レ ア バ リ ア ン ト の intelligence の み か ら presumption す る ス パ ー ス モ デ リ ン グ を with い た rote learning モ デ ル を build し た. そ の results と し て, heart muscle infarction の 発 disease に masato even が in stopping さ れ る レ ア バ リ ア ン ト を contain traces of む 伝 subgroup を with し, そ の in に は familial high コ レ ス テ ロ ー ル hematic disease cause of の survived 伝 な ど が containing ま れ て い る こ と を confirm し た. こ の rote learning モ デ ル を with い て レ ア バ リ ア ン ト but 伝 リ ス ク ス コ ア (RVS) を made し た. バ イ オ バ ン ク ジ ャ パ ン の SNP ア レ イ ジ ェ ノ タ イ ピ ン グ デ ー タ を with い て ゲ ノ ム ワ イ ド masato even parsing (GWAS) line を い コ モ ン バ リ ア ン ト か ら な る heritage more 伝 son リ ス ク ス コ ア (PRS) を made し た. こ れ ら の リ ス ク ス コ ア は, independent し た 1000 の full ゲ ノ ム デ ー タ で RVS が intentionally な to measure performance を し, PRS と integration し た including but 伝 リ ス ク ス コ ア で to measure performance が intentionally に upward す る こ と を confirm し た. こ の results の others で の reproducibility を confirm す る た め に UK バ イ オ バ ン ク の エ ク ソ ー ム シ ー ク エ ン ス の デ ー タ の ク オ リ テ ィ コ ン ト ロ ー ル と rote learning モ デ ル の optimum 応 を into め て い る. With mechanical learning を い た new た な フ レ ー ム ワ ー ク で ゲ ノ ム デ ー タ を parsing す る こ と に よ り レ ア バ リ ア ン ト を snare に resolution し, sickness, に masato even す る heritage 伝 subgroup を with し, リ ス ク ス コ ア の made ま で line な っ て お り, missing Heritability の a を レ ア バ リ ア ン ト に よ り illustrate す る こ と が may で あ る こ と を in stopping す る results ら が れ た.

项目成果

Comprehensive rare nonsynonymous variant analysis for coronary artery disease using a machine learning approach

使用机器学习方法对冠状动脉疾病进行全面的罕见非同义变异分析

• 发表时间: 2020
• 作者: 家城博隆;伊藤薫;小山智史;野村征太郎;松永紘;尾崎浩一;尾内善広;赤澤宏;小室一成
• 通讯作者: 小室一成

Trans-ancestry genome-wide analysis of atrial fibrillation provides new insights into disease biology and enables polygenic prediction of cardioembolic risk

• DOI: 10.1101/2021.09.06.21263189
• 发表时间: 2021-09
• 作者: K. Miyazawa;K. Ito;Zhaonan Zou;Hiroshi Matsunaga;S. Koyama;H. Ieki;S. Nomura;M. Akiyama;Ryo Kurosawa;Hiroki Yoshida;K. Ozaki;Y. Onouchi;A. Takahashi;K. Matsuda;Y. Murakami;H. Aburatani;M. Kubo;Y. Momozawa;C. Terao;Shinya Oki;H. Akazawa;Y. Kamatani;I. Komuro

疾患の有無と重症度を予測する、人工知能を用いた”胸部レントゲン年齢”という新しい概念の創出

创建一个名为“胸部X光年龄”的新概念，利用人工智能来预测疾病的存在和严重程度

• 发表时间: 2021

オミクス解析にて広がる循環器研究

通过组学分析扩展心血管研究

• 发表时间: 2020
• 期刊: CARDIAC PRACTICE
• 作者: 家城博隆;伊藤薫
• 通讯作者: 伊藤薫

Deep Learning Algorithm to Detect Cardiac Sarcoidosis From Echocardiographic Movies

• DOI: 10.1253/circj.cj-21-0265
• 发表时间: 2022-01-01
• 期刊: CIRCULATION JOURNAL
• 影响因子: 3.3
• 作者: Katsushika, Susumu;Kodera, Satoshi;Komuro, Issei
• 通讯作者: Komuro, Issei