本研究は、各種臓器移植後の免疫応答を司る免疫機能分子のゲノム情報とCFSE-MLRデータおよび臨床データを包括的に解析し、MLRに基づく免疫調整を要する症例を抽出する免疫プロファイリングシステムに基づく個別化医療を開発することが目的である。免疫モニタリング法の標準化については、広島大学・順天堂大学・SRL間で、技術移管・相同性試験を終了した。臨床における有用性評価は、多施設共同臨床研究によって、MLRの外注システムの検証を実施した。肺、肝、腎移植各々において、症例毎の背景、検証目的が多様であったため、当初の目標40症例を追加し最終的に59症例でのデータ蓄積で検証解析を実施した。MLR抗ドナーCD4,CD8T細胞のStimulation Indexは臨床的拒絶診断に対してAUC 0.744,0.583と関連性を示した。また、検査後の介入を前提とした臓器機能を反映するCommon Terminology Criteria for Adverse Events （CTCAE） Grade非増悪率の評価を用いて、有害事象におけるCFSE-MLRの有用性を確認した。本成果は「臓器移植後免疫抑制療法におけるCFSE-MLRによる抗ドナー免疫応答評価の有用性試験」として先進医療Ａ申請準備を開始している。免疫モニタリングの対象抽出を目的とした遺伝子多型解析については、T/B細胞および自然免疫に関連する35遺伝子多型（SNP）を肝移植126例・腎移植98例で解析した。臨床イベント予測モデルは、候補遺伝子のSNPと拒絶反応、de novo DSA陽転、感染症との関連解析を実施した。肝移植では、拒絶反応は、５つのSNP、DSAは６つのSNPで、AUCが0.7、0.8と精度良く予測可能であった。FOXP3, HMGB1, PD-1, STAT4 は拒絶反応およびDSAに共通する関連遺伝子として抽出された。腎移植では、抗体関連拒絶反応とDSAはBAFFとHMBG1のSNPで、AUCが0.7で予測可能となった。現在、「臓器移植時の拒絶反応を予測する方法」として、特許出願申請中である。また、統計的アプローチにおいて、Multifactor dimensionality reduction(MDR)での多様な免疫関連分子のSNPs解析によって、臓器移植後の合併症の発症リスクを精度良く予測するバイオインフォティクス研究へと発展した。