研究助成
2023年度 医学系研究助成（基礎）
肥満に伴う代謝制御システム異常の解明に向けたマルチオミクス統合AIの開発
| 研究題目 | 肥満に伴う代謝制御システム異常の解明に向けたマルチオミクス統合AIの開発 |
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| 年度/助成プログラム | 2023年度 医学系研究助成（基礎） |
| 所属 | 東京医科歯科大学 M&Dデータ科学センター AIシステム医科学分野 |
| 氏名 | 大野 聡 |
| キーワード | 代謝 / 深層学習 / 肥満 / マルチオミクス |
| 研究結果概要 | 哺乳類は多階層の分子間ネットワークにより代謝の恒常性を維持しており、その破綻が肥満などの代謝疾患を引き起こす。近年、マルチオミクスデータの取得が容易になったが、膨大なデータを統合し、酵素と代謝物間の定量的関係を解読する計算手法は未確立であった。本研究では、代謝ネットワークの構造制約を組み込んだ、説明可能な深層学習フレームワーク「MetDeeCINE」を新たに開発した。大腸菌常微分方程式モデルを用いた検証により、本手法が酵素量変動の影響を高精度に予測できることを実証した。さらに、本手法を遺伝性肥満（ob/ob）マウスの中心炭素代謝データ、および高脂肪食（high-fat-diet）負荷マウスのオミクススケールのデータに適用した。その結果、生体特有のノイズ下でも、肥満病態の背後にあるシステム全体の変容や主要な制御因子候補を客観的に評価することに成功した。 なお、本研究の一連の成果については、現在学術論文として投稿中である。 |
| 公表論文 |