AI読影を活用したGWASに基づく関節リウマチにおける関節破壊予測システムの構築

＜画像データ収集＞AIの学習に用いることのできる形（AI-ready）で構築したRA画像ビックデータの中から、およそ50例の患者のレントゲン画像のSHS法での読影を行い、訓練データのさらなる充実を図った。（担当：研究協力者・本田卓、東京女子医科大学大学院生）＜関節破壊スコアリングAIモデルの構築＞CNNをベースとして公開されている関節破壊スコアリングモデル（RA2 DREAM challenge model）のさらなる精度の高いモデルの構築を行い、読影専門家（検者間相関係数0.9程度）と同等以上の識別力が得られた。（担当：研究協力者・本田卓）＜DNAサンプル収集＞当施設で実施中のIORRAコホート登録患者のうち、DNAの提供に関して書面で同意を得た患者を対象とし、バリデーションに用いるための追加DNA収集について約200名の患者からの協力が得られた。喫煙歴、自己抗体価などの臨床データをIORRAコホートより入手した。（担当：研究代表者・猪狩勝則）＜Polygenic risk score（PRS）の構築＞本研究に組み入れできる患者をランダムに5分割し、1つをPRSモデルの性能を評価するためのテストセット、残りの4つをPRSモデルを構築するためのトレーニングセットとし予備的な解析を行った。（担当：研究分担者・高地雄太）

＜画像データ収集＞AIの学習に用いることのできる形（AI-ready）で構築したRA画像ビックデータの中から、およそ50例の患者のレントゲン画像のSHS法での読影を行い、訓練データのさらなる充実を図った。（担当：研究協力者・本田卓、東京女子医科大学大学院生）＜関節破壊スコアリングAIモデルの構築＞CNNをベースとして公開されている関節破壊スコアリングモデル（RA2 DREAM challenge model）のさらなる精度の高いモデルの構築を行い、読影専門家（検者間相関係数0.9程度）と同等以上の識別力が得られた。（担当：研究協力者・本田卓）＜DNAサンプル収集＞当施設で実施中のIORRAコホート登録患者のうち、DNAの提供に関して書面で同意を得た患者を対象とし、バリデーションに用いるための追加DNA収集について約200名の患者からの協力が得られた。喫煙歴、自己抗体価などの臨床データをIORRAコホートより入手した。（担当：研究代表者・猪狩勝則）＜Polygenic risk score（PRS）の構築＞本研究に組み入れできる患者をランダムに5分割し、1つをPRSモデルの性能を評価するためのテストセット、残りの4つをPRSモデルを構築するためのトレーニングセットとし予備的な解析を行った。（担当：研究分担者・高地雄太）