Статистическое моделирование мультимодальных цифровых данных о здоровье и омиксных данных в Human Phenotype Project

Human Phenotype Project (HPP) открывает огромные возможности для углубления знаний о здоровье человека, объединяя медицинские изображения, биохимические измерения, омиксные данные и цифровые профили здоровья, собранные в разные моменты времени.

Однако мультимодальность, высокая размерность и высокая частота измерений требуют новых аналитических методов, обеспечивающих строгий научный вывод и полное использование собранной информации.

Цель проекта — разработать новое поколение статистических моделей для мультимодальных цифровых данных о здоровье и омиксных данных и применить их к клинически значимым задачам, чтобы получить важные новые знания о здоровье человека.

Цели

1. Разработать общие модели статистического ИИ для интеграции цифровых данных о здоровье и омиксных данных в Human Phenotype Project.

2. Разработать статистические методы с учётом специфики отдельных типов данных, таких как полногеномные исследования ассоциаций (GWAS) и данные микробиома, для прогнозирования функциональных цифровых фенотипов здоровья.

3. Применить эти модели к изображениям глазного дна для изучения генетических, метаболических и демографических факторов, связанных с риском ретинопатии.

4. Провести анализы GWAS для выявления новых генетических вариантов, связанных с метаболизмом глюкозы и цифровыми гликемическими фенотипами.

5. Проанализировать данные микробиома для выявления микробных факторов, связанных с метаболизмом глюкозы, уделяя особое внимание динамике глюкозы и постпрандиальным реакциям.