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Development of a Novel and Simple Stratification Test for Early diagnosis of Dementia and Application to a Drop of Blood Analysis

开发一种新颖且简单的痴呆早期诊断分层测试及其在一滴血液分析中的应用

基本信息

批准号：
20J22464
负责人：
六車宜央
金额：
$ 1.98万
依托单位：
Ritsumeikan University
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 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

最適化したLC－MS条件を利用することで、構造異性体を含む200種類以上ものカルボン酸代謝物を一斉に測定可能な分析系を構築することが可能であった。また、安定同位体標識誘導体化を用いた内標準法にて作成した検量線では、良好な直線性が得られ、定量も可能であると推測された。しかしながら、標準溶液中またはマトリックス試料中の反応性の違いを考慮する必要があるため、定量にはさらなるバリデーション試験が必要となると考えられた。ワイドターゲットメタボロミクスにより得られた網羅的な代謝物の定量データ（数値）を二次元データ（画像）へ変換し、新たな画像データとして、Pathway-based metabolic code (PBMC)を作成した。このPBMCをAIに学習させ、教師ありのディープラーニングにより、対照群及びアルツハイマー型認知症を識別できるCNNモデルを構築した。構築したCNNモデルをホールドアウト検証法により評価するため、全データセットを訓練データ、検証データ、評価データに分割させた。本モデルは、85％以上の正確性でアルツハイマー型認知症を識別することができ、スクリーニング分類法として有用であると考えられた。さらに、AIのブラックボックス問題を解消するため、AIがどの部分を認識して、識別しているのかを可視化させた結果、PBMC上の様々な代謝物が識別に関与していることが明らかになり、これらを詳しく解析することで、認知症における新たな代謝物バイオマーカー候補化合物を特定できる可能性が示された。また、開発した方法論は認知症に限らず、様々な病態及び生体試料に応用可能であるため、AIを用いた新規の代謝物解析法としての有用性も示唆された。

Utilization of optimized LC-MS conditions and structural heterogeneity include more than 200 types It is possible to measure the metabolite of ものカルボンを一斉になanalytical system and to construct the することがpossible であった. Therefore, the stable isotope labeling inducer can be used to create a quantitative line using the internal standard method, and good linearity can be achieved, and quantitative prediction can be performed. It is necessary to consider the reactive properties of the standard solution and the sanitary chloride in the standard solution. It's necessary to do a quantitative test, and it's a quantitative test.ワイドターゲットメタボロミクスによりgetられたquantitative measurement of metabolites collected (number value)をTwo-dimensional portrait (portrait) へ変changeし, new portrait データとして, Pathway-based metabolic code (PBMC) is made.このPBMCをAIに学させ、Teacher ありのディープラーニングにより、対光群 and びアルツハイマーtype dementia をidentification できるCNN モデルをconstructed した. Constructing the CNN's original proof method and judging the method Full データセットを training データ, 検证データ, evaluation 価データに division させた. This program has an accuracy of more than 85% and is used to identify Alzheimer's disease.ることができ, スクリーニング classification method として useful であると考えられた.さらに、AIのブラックボックスsolverするため、AIがどのpartをunderstandingして、Identification しているのかをVisualization させたResults、Identification of metabolites on PBMCに关与していることが明らかになり, これらを多しくanalytics, することで, dementia にThe potential of the new metabolite Hikaru as a new candidate compound is shown in the figure.また、Development of methodology、limitation of dementia and possible use of biological samplesであるため、AIを Use the new rules of metabolite analysis method and its usefulness.