주식회사 NTT 도코모(이하 도코모)와 국립대학법인 도호쿠 대학 를 실시해 왔지만, 2016년 11월 15일로 연구 참가하는 임산부의 모집을 완료시켰다.또한 도코모가 지금까지 각종 시계열 데이터 분석을 통해 길러온 빅데이터 해석 기술 및 기계 학습 등의 AI(인공 지능) 기술과 ToMMo의 게놈 정보 등 해석 기술 및 생명 정보 과학 기술을 조합하여 참가자 얻은 라이프 로그 데이터 및 게놈 정보와 같은 생체 데이터의 통합 분석을 시작했습니다.
임산부에 특유한 질병의 대부분이 유전적인 요인과 환경으로부터의 요인이 복합적으로 상호작용하여 발병하기 때문에, 질병의 원인을 찾기 위해서는 일상적인 환경 요인의 변화를 연속적으로 파악한다 것이 중요하다.그러나, 지금까지 행해져 온 조사표 등에 의한 환경 정보의 취득은, 반년에 XNUMX회 정도의 자기 회답 방식에 의해, 취득 빈도와 정밀도에 한계가 있었다.
본 공동 연구에서는 게놈, 체내 물질(단백질, 대사산물 등), 일상 생활 로그 데이터(혈압, 맥박, 체중, 체온, 활동량, 수면, 식사 등)의 XNUMX요소를 조합한 완전한 통합 해석 을 계획하고 있으며, 빈도가 높고 객관적인 정밀도의 라이프 로그 데이터와 체내의 상태 변화를 파악함으로써 유전 요인과 환경 요인의 복합적인 상호작용의 해명을 목표로 하고 있다.
또 수집된 라이프 로그 데이터 및 생체 데이터에 대해 시계열을 고려한 다층 오믹스 해석을 진행시켜 임신 당뇨병, 임신 고혈압 증후군, 조산 등 임산부에 특유한 질병에 대한 예방 방법·조기 발견 방법의 공동 개발을 목표로 하고 있다.
ToMMo에서는 목표를 웃도는 300명 이상의 임산부의 연구 참가가 있었기 때문에, 장기간에 걸쳐 코호트 조사의 참가자의 건강 상태 등을 정기적으로 연락하면서 조사를 계속해, 추가 조사에의 협력 를 의뢰할 때, 본 공동 연구에서 축적한 노하우나 데이터를 활용해 나가고자 한다.
