文献情報
文献番号
202203022A
報告書区分
総括
研究課題名
健康分野でのデータブリッジングシステムの国際標準化
課題番号
22AC5004
研究年度
令和4(2022)年度
研究代表者(所属機関)
国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所(国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所)
研究分担者(所属機関)
- 國澤 純(医薬基盤・健康・栄養研究所 医薬基盤研究所)
- 水口 賢司(国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所 医薬基盤研究所 バイオインフォマティクスプロジェクト)
- 南里 妃名子(国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所 身体活動研究部)
- 寺内 淳(一般社団法人日本マイクロバイオームコンソーシアム 運営委員会)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 行政政策研究分野 政策科学総合研究（臨床研究等ＩＣＴ基盤構築・人工知能実装研究）
研究開始年度
令和4(2022)年度
研究終了予定年度
令和4(2022)年度
研究費
92,308,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書（概要版）
研究目的
本研究は、統合イノベーション戦略2022に記載の「知のフロンティアを開拓し価値創造の源泉となる研究力の強化」にある「（２）新たな研究システムの構築（オープンサイエンスとデータ駆動型研究等の推進）」について、マイクロバイオームのデータを例に、収集したデータを共有し、最大限利活用するためのデータ連係の基盤を構築するものであり、データ駆動型研究の加速化に貢献すると期待される。さらに、本事業で構築するシステムが「戦略的に取り組むべき基盤技術（１）AI技術」においても活用可能となると予想され、同時に「戦略的に取り組むべき応用分野（５）健康・医療」への展開も可能となる。
研究方法
健康に対する意識が高まる中、腸内細菌に代表されるマイクロバイオームは健康に影響を与える重要な因子として注目されている。腸内細菌のゲノムデータの取得においては、便の回収から遺伝子の抽出、増幅、解読などゲノム情報を得るまでの手法がそれぞれ複数あり、また手法の違いが得られるデータに影響を与えることが分かっている。本事業では、健康との関連が注目されている腸内細菌を例に、異なる手法で取得したデータを同じデータリソースとして有効活用できるようデータ変換によりブリッジングするシステムを開発し、標準化する。
結果と考察
研究体制の構築について、医薬基盤・健康・栄養研究所と日本マイクロバイオームコンソーシアム（JMBC）に加えて、倫理計画の策定など、すでに腸内細菌研究を実施している他研究機関（早稲田大学、北海道大学、九州大学）を含めた研究体制を構築した。その中で、データ連携のための研究体制の構築において、研究機関間の研究倫理の審査体制や認識の違いが大きな課題となる可能性が明らかになった。
ブリッジングデータの取得について、20名の被験者から異なる４つの手法にて糞便サンプルを複数の機関において収集・分析し、データ連携の検証と最適化のためのブリッジングデータを取得した。
本プロジェクト専任のデータブリッジングシステム開発チームを中心とした知財・標準化検討委員会において、データブリッジングの標準化に向けた検討会を開催し、アプリケーションの開発コンセプトを「すべてのコホートがデータ連携したデータベースではなく、個々のコホートのユーザーが任意に連携先を選択できるシステムとする」と決定し、本方針に基づきユーザーフレキシビリティの高いアプリケーション開発を進めた。初版システムとして、複数拠点のデータ受け入れる環境として、Webページで作図、統計解析、クラスタリング、ブリッジング等の機能を選択してボタンを押すと各処理が実行される「初心者向け環境」と、Jupyter notebookで高い自由度でデータの前処理とブラッシュアップを行える「アドバンスド環境」の二つを構築した。異なる分析手法で取得した菌叢データを用いた検証において、いずれかの被験者において0.1％以上の存在比がある菌を全て用いてお互いの菌数相互予測モデルをXGBoost（default status）にて作成したところ、良好な検証結果を得た（RMSE値≦1.0）。
ブリッジングデータの取得について、20名の被験者から異なる４つの手法にて糞便サンプルを複数の機関において収集・分析し、データ連携の検証と最適化のためのブリッジングデータを取得した。
本プロジェクト専任のデータブリッジングシステム開発チームを中心とした知財・標準化検討委員会において、データブリッジングの標準化に向けた検討会を開催し、アプリケーションの開発コンセプトを「すべてのコホートがデータ連携したデータベースではなく、個々のコホートのユーザーが任意に連携先を選択できるシステムとする」と決定し、本方針に基づきユーザーフレキシビリティの高いアプリケーション開発を進めた。初版システムとして、複数拠点のデータ受け入れる環境として、Webページで作図、統計解析、クラスタリング、ブリッジング等の機能を選択してボタンを押すと各処理が実行される「初心者向け環境」と、Jupyter notebookで高い自由度でデータの前処理とブラッシュアップを行える「アドバンスド環境」の二つを構築した。異なる分析手法で取得した菌叢データを用いた検証において、いずれかの被験者において0.1％以上の存在比がある菌を全て用いてお互いの菌数相互予測モデルをXGBoost（default status）にて作成したところ、良好な検証結果を得た（RMSE値≦1.0）。
結論
本研究においてブリッジングシステムを開発し、標準化することで、異なる手法で取得したマイクロバイオームデータの相互利用が可能となり、データ連携や最大限の有効活用、強固なエビデンスの創出、各種製品開発・産業創出の促進へつながると期待される。
公開日・更新日
公開日
2023-06-13
更新日
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