マルチオミックス解析と機械学習による関節リウマチ治療効果予測

使用多组学分析和机器学习预测类风湿关节炎治疗效果

• 批准号: 22K16359
• 负责人: 藤井 貴之
• 金额: $ 3万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K16359/
• 关键词: 関節リウマチ; 遺伝子解析; マルチオミックス; バイオマーカー

本研究の目的は、オミックス解析と機械学習の手法に基づく関節リウマチ（RA）の治療有効性を予測する因子の同定、および治療有効性を予測するモデルの作成により、RA最適化治療の基盤を構築することである。具体的には、①末梢血単核細胞の遺伝子発現プロファイル解析、および血漿のメタボロームとリピドームからマルチオミックス解析を行い、生物学的製剤の反応性に関連する因子を抽出する。また、②KURAMAコホートとANSWERコホートのビッグデータを用いて、一般的な臨床指標から、治療反応性に関する機械学習モデルの作成を行う。さらに、③マルチオミックス解析の結果からRAや自己免疫性疾患に関連が推測される分子を抽出すると共に、基礎実験において生物学的意義を明らかにする。本研究の成果は、最適なRA治療薬の選択を可能とし、RA治療成績の向上とRA治療の個別化、引いては医療費削減につながることが期待できる。令和4年度は、RNAシーケンスを用いた末梢血単核細胞の意d年始発現パターンと治療アウトカムの相関についての解析を行った。治療前にインターフェロン関連遺伝子発現の高い患者においてはTNF阻害薬の効果が乏しいことが分かり、論文で報告した。また、詳細は解析中であるが、特定の細胞群の遺伝子発現が高い群では、生物学的製剤による強力な治療を行っても関節破壊が進行することが明らかになった。機械学習を用いた研究では、診断未確定関節炎から関節リウマチ進展の予測モデルを開発した。今後論文化を進める予定である。関節リウマチ患者において新規単球系細胞を発見した。メタボローム解析等の機能解析を進める予定である。

The purpose of this study is to determine the identity of factors for predicting the therapeutic effectiveness of RA and to construct a template for RA optimization. Specifically,(1) analysis of gene expression in peripheral blood mononuclear cells,(2) analysis of gene expression in plasma, and (3) extraction of factors related to the reactivity of biological agents. KURAMA, ANSWER, KURAMA, KURAMA, K The results of this analysis reveal the molecular and biological implications of RA and its association with autoimmune diseases. The results of this study suggest that optimal RA treatment options are possible, RA treatment results are improved, and RA treatment is individualized, leading to reductions in medical costs. In the fourth year of this year, the expression of RNA in peripheral blood mononuclear cells began to be detected in the treatment group. The results of TNF inhibition in patients with high levels of TNF related gene development before treatment are reported. The gene expression of specific cell groups is high in the group, and the biological agent is strong in the treatment of joint rupture. Machine learning is used to study, diagnose and predict the progress of undetermined arthritis. From now on, we will discuss the progress of culture. A new type of cell line was developed in the joint. The analysis of functions such as the analysis of the main body is carried out in a predetermined manner.

项目成果

A machine learning model that predicts RA progression from undifferentiated arthritis - KURAMA and ANSWER cohort study-

预测未分化关节炎进展为 RA 的机器学习模型 - KURAMA 和 ANSWER 队列研究 -

• 发表时间: 2023
• 作者: Iwasaki Takeshi;Watanabe Ryu;Ito Hiromu;Fujii Takayuki;Okuma Kenji;Oku Takuma;Hirayama Yoshitaka;Ohmura Koichiro;Murata Koichi;Murakami Kosaku;Yoshitomi Hiroyuki;Tanaka Masao;Matsuda Shuichi;Matsuda Fumihiko;Morinobu Akio;Hashimoto Motomu;Takayuki Fujii
• 通讯作者: Takayuki Fujii

Rockefeller University(米国)

洛克菲勒大学（美国）