Item Type |
Article |
ID |
|
Preview |
Image |
|
Caption |
|
|
Full text |
KAKEN_18K17394seika.pdf
Type |
:application/pdf |
Download
|
Size |
:246.1 KB
|
Last updated |
:May 17, 2022 |
Downloads |
: 301 |
Total downloads since May 17, 2022 : 301
|
|
Release Date |
|
Title |
Title |
腎機能低下を早期に予測するメタボロミクス・バイオマーカーの解明と予防医療への展開
|
Kana |
ジンキノウ テイカ オ ソウキ ニ ヨソクスル メタボロミクス・バイオマーカー ノ カイメイ ト ヨボウ イリョウ エノ テンカイ
|
Romanization |
Jinkinō teika o sōki ni yosokusuru metaboromikusu baiomākā no kaimei to yobō iryō eno tenkai
|
|
Other Title |
Title |
Metabolomics biomarkers for predicting renal function decline
|
Kana |
|
Romanization |
|
|
Creator |
Name |
原田, 成
|
Kana |
ハラダ, セイ
|
Romanization |
Harada, Sei
|
Affiliation |
慶應義塾大学・医学部 (信濃町) ・講師
|
Affiliation (Translated) |
|
Role |
Research team head
|
Link |
科研費研究者番号 : 10738090
|
|
Edition |
|
Place |
|
Publisher |
|
Date |
Issued (from:yyyy) |
2021
|
Issued (to:yyyy) |
|
Created (yyyy-mm-dd) |
|
Updated (yyyy-mm-dd) |
|
Captured (yyyy-mm-dd) |
|
|
Physical description |
|
Source Title |
Name |
科学研究費補助金研究成果報告書
|
Name (Translated) |
|
Volume |
|
Issue |
|
Year |
2020
|
Month |
|
Start page |
|
End page |
|
|
ISSN |
|
ISBN |
|
DOI |
|
URI |
|
JaLCDOI |
|
NII Article ID |
|
Ichushi ID |
|
Other ID |
|
Doctoral dissertation |
Dissertation Number |
|
Date of granted |
|
Degree name |
|
Degree grantor |
|
|
Abstract |
60-74歳の一般市民1,672人に対し、調査開始時の腎機能測定(血清クレアチニン、血清シスタチンC、尿中アルブミン)と血漿・尿メタボローム測定を行った。また同じ参加者に対して、6年後も同様に評価した。
機械学習的手法(OPLS-DA)を用いて、6年間での腎機能低下を予測した結果、古典的な腎機能指標に加えて、血漿・尿メタボロームを用いることで、より正確な予測モデルが構築できた。さらに別の機械学習的手法(SVM)を用いてROCカーブを作成したところ、3種類の代謝物を含む上位5つの変数を選択した場合にもっとも精度が高く、AUC 0.904(95%CI 0.871-0.944)と好成績であった。
Renal function measurements (serum creatinine, serum cystatin C, and urine albumin) and plasma and urine metabolomics were performed on 1,672 participants aged 60-74 years at the beginning of the study. The same participants were also evaluated in the same way after 6 years.
A machine learning method (OPLS-DA) was used to predict the decline in renal function over 6 years, and a more accurate prediction model was constructed by using plasma and urine metabolome in addition to classical renal function indicators. Furthermore, another machine-learning approach (SVM) was used to create ROC curves, which were most accurate when the top five variables including three metabolites were selected, with a good performance of AUC 0.904 (95%CI 0.871-0.944).
|
|
Table of contents |
|
Keyword |
|
NDC |
|
Note |
研究種目 : 若手研究
研究期間 : 2018~2020
課題番号 : 18K17394
研究分野 : メタボロミクス疫学
|
|
Language |
|
Type of resource |
|
Genre |
|
Text version |
|
Related DOI |
|
Access conditions |
|
Last modified date |
|
Creation date |
|
Registerd by |
|
History |
|
Index |
|
Related to |
|