인공 지능 및 다중 오믹스 데이터를 활용하여 오피오이드 중독 예측

이 제안의 주요 목표는 개인의 오피오이드 사용 장애(OUD) 발병 위험을 평가하는 데 사용할 수 있는 새로운 게놈 및 미생물 예측 모델을 검증하는 것입니다. 다음 사항이 테스트됩니다: (1) 개인의 위험을 결정하기 위해 기계 학습을 활용하는 일련의 입증된 단일 뉴클레오티드 다형성(SNP)으로 구성된 게놈 패널인 MODUS(SNP를 사용한 오피오이드 사용 장애에 대한 위험 측정); (2) MICROUD(오피오이드 사용 장애를 위한 MICRObiome)는 OUD 위험에 대한 새로운 미생물군집 예측 패널이 될 것입니다. MODUS 및 MICROUD는 게놈 및 미생물군집 데이터(예: All of Us, Human Microbiome Project)가 포함된 기존 공개 데이터 세트를 사용하여 개발됩니다. 이러한 예측 모델을 개발하는 동안, 동시에 캘리포니아 대학, 샌디에고, 샌디에이고 재향군인회, 팔로알토 재향군인회(각 사이트에는 별도의 IRB가 있음)의 주제로 구성된 외부 전향적 검증 코호트가 모집됩니다. 가설은 MODUS와 MICROUD가 OUD에 대한 고위험 환자를 식별하는 데 높은 예측 가능성을 가질 것이라는 것입니다.

구체적인 목표 1. OUD 병력이 있는 300명의 피험자(UCSD 및 VA San Diego 출신 약 200명)를 모집하는 것을 목표로 하는 전향적 관찰 연구에서 MODUS라고 하는 새로운 게놈 예측 패널 분석을 검증합니다. 이 게놈 패널은 별도로 개발되지만 연구 집단에 대해 검증됩니다. 건강한 대조 데이터는 공개적으로 이용 가능한 비식별 게놈 데이터 세트(All of Us Research Program)에서 사용됩니다.

구체적인 목표 2. OUD 병력이 있는 300명의 피험자(UCSD 및 VA San Diego 출신 약 200명)를 모집하는 것을 목표로 하는 전향적 관찰 연구에서 MICROUD라고 하는 새로운 미생물군집 예측 패널 분석을 검증합니다. 이 미생물군집 패널은 별도로 개발될 예정이지만 연구 집단에 대해 검증됩니다. 건강한 대조 데이터는 공개적으로 이용 가능한 비식별 미생물군집 데이터세트(Human Microbiome Project)에서 사용됩니다.