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予防・個別化医療のためのビッグデータ・予測解析

预防性和个性化医疗的大数据和预测分析

基本信息

批准号：
15F15776
负责人：
角田達彦
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Institute of Physical and Chemical Research
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2015
资助国家：
日本
起止时间：
2015-11-09 至 2018-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

[1] 創薬と毒性：アンチセンスベースの治療法に関する研究を行った。アンチセンスオリゴヌクレオチドのオフターゲット効果を評価し、肝毒性の程度との関係を解析し、アンチセンス薬剤設計およびパイプライン開発の上、ASO-RNA相互作用機序に関する研究を行った。[2] アプタマーデータベース： ETH Zurichとの共同研究により、アプタマー関連情報の構造データベースを作成するため、公共データからアプタマーの特性情報を収集した。[3] 新規ゲノム解析ソリューション：癌患者コホートからのトランスクリプトームとメチロームデータによって、疾患のサブタイプを見いだす研究を行った。続き、マルチオミックスのデータセットから薬物応答などを予測するための研究を行った。[4] DREAMチャレンジ：がん治療と疾患ネットワークの2課題に参加した。一つ目は治療耐性で、我々は回帰モデルと確率論に基づき、がんに最も関連する遺伝子の変異情報、単剤療法応答データ、薬物標的のネットワーク特性を組み合わせた。二つ目は、最先端のネットワーク方法を用いて疾患関連の遺伝子モジュールを発見することで、異なるオミックス階層を個別に用いて疾患クラスターを予測する小課題と、複数のネットワークを使用してクラスターを予測する小課題を行った。[5] 肺腺がんの化学療法反応：この研究では、実際の治療に先立ち肺癌患者がプラチナベースの化学療法薬に陽性反応するかを予測するモデルの構築に焦点を当てた。統計的フィルタリングと次元削減の組み合わせ、ビトロの薬物スクリーニングデータ、準教師つきアルゴリズム、クラスタリングから得られた情報を組み合わせ、化学療法の結果を高精度かつ正確に予測する研究を行った。

[1]Research on the treatment of acute toxicity: a new approach to treatment. To evaluate the effect of the enzyme, to analyze the relationship between the degree of hepatotoxicity, to design the enzyme and to develop the enzyme, and to study the mechanism of ASO-RNA interaction. [2]ETH Zurich's joint research on the structure of information related to the development of information, public information related to the development of information collection [3]New regulations for the analysis of solutions: cancer patients, disease patients, health care and health care research The study of the relationship between the two groups was carried out. [4]DREAM: A treatment tolerance test, a response test, an accuracy test, a correlation test, different information, a treatment response test, and a combination test of the characteristics of the subject. The second is to use the most advanced methods to predict the small problems associated with the disease. The second is to use the different methods to predict the small problems associated with the disease. [5]Lung Cancer Chemotherapy Response: This study focuses on the development of predictive chemotherapy-positive responses in patients with lung cancer. Statistical data collection, dimensional reduction, grouping, and accurate prediction of chemotherapy outcomes