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JSPS研究拠点形成事業の目的の一つが次世代の医療、医学研究をリードする若手研究者の育成です。
近年、医学・生命科学はゲノム・分子生物学中心の時代から、人工知能・データサイエンスの時代へと変遷する転換期を迎えています。
医学・生物学分野において、次世代の中核を担う研究者は、医学のみならず数理科学の高度な専門性をあわせ持つことが期待されています。
そこで本プロジェクトでは、千葉大学医学研究院附属治療学人工知能（AI）研究センターが中心となり、ルクセンブルク大学、テュービンゲン大学といった海外拠点に、若手研究者が相互に数ヶ月単位で滞在し、深い相互理解と研究プロジェクトへの中心的な参画ができる環境を整備したいと考えています。

本プロジェクトで若手研究者が国境や学問領域の枠を越え、元々の専門性に加えて複数の専門性と実績を身につけていってくれたら何よりです。

以下本拠点の事業/部門紹介です。

• データ収集・計測・標準化
  アレルギー疾患を中心に、クオリティの高いデータを持続的に収集します。従来の臨床パラメータだけでは、疾患・病態の層別化が困難と想定されるため、疾患の多様性や病態を反映するような新規臨床パラメータを高い精度で測定することも重要になるでしょう。
  臨床データを活用するうえで、施設間の違いや測定誤差に影響を受けないような標準化も大きな課題です。オミックス計測において世界中のデータに基づいた標準化システムを活用し、様々な臨床データの標準化を進めることで、このプロジェクトで取得する臨床アラメータ計測手法やそれらに基づいた層別化・予測アルゴリズムが世界標準になることを期待しています。
• 層別化・予測
  本プロジェクトが取り組むデータ駆動型医学研究によって、患者一人ひとりの病態に応じた高精度な予測が可能になると考えています。
  例えば近年、急速に医療現場への導入が進んでいる抗体医薬品についても適応基準が明確に定められていない疾患が多く、疾患を適切に層別化し、患者一人ひとりの疾患タイプや病態に応じた適応基準を決定することが求められています。本プロジェクトは、日本国内からデータ駆動型研究をリードする研究者が多数参画するだけでなく、ルクセンブルクとドイツにおいても世界トップレベルの数理情報科学の研究者が集結しています。
  これにより、世界をリードした層別化・予測手法開発が実現すると考えています。
• 生物学的検証・社会実装
  データに基づいた層別化・予測を実際の医療現場に還元するうえで重要なステップが、生物学的検証です。機械学習による層別化や予測は普遍原理に基づいたものではなく、元となるデータからバイアスを受けることがあるため、妥当性を生物学的に検討する必要があります。
  私たちは、臨床データから得られた知見・仮説を、対応するマウスモデルで検証するリバーストランスレーション研究を推進します。
  また、データに基づく層別化や予測は、データの種類や量に依存する暫定的なものです。新たな治療法が開発されたり、地球環境が変化したりすることによって疾患の多様性そのものが変化することも考えられます。
  そのため本プロジェクトでは、ある時点で最良のアルゴリズムを作って使い続けることよりも、医療の発展に応じてデータを持続的に集積し、進化し続けるシステムを構築することを目指しています。