本年度においては、Bridge to Recoveryプロジェクトの一環として、まず30例の小児補助人工心臓（LVAD）装着患者の心筋組織検体（LVAD離脱群8例、非離脱群22例）を対象に、WGSおよびbulk RNA-seqを実施した。さらに、将来的なin vitro検証に向けた基盤構築として、上記解析対象患者のうち5例（離脱群3例、非離脱群2例）から末梢血単核球を取得しiPS細胞を樹立した。成人LVAD装着患者についても対象症例のリストアップを既に完了しており、来年度には同様のオミクス解析を実施し、小児と成人を合わせた総計約100症例の統合的解析を行う予定である。大動脈瘤プロジェクトに関しても、これまでに収集された約70例の大動脈組織検体および臨床情報を整理するとともに、前向きサンプルの収集も進行中である。実際に、R6度下半期のみで新たに10例の組織および末梢血検体を収集できており、これらについても順次WGSおよびbulk RNA-seqを実施する計画である。in vivo検証のための動物モデルについては、Bridge to Recoveryモデルとして心臓の腹部異所性移植モデルを確立し、大動脈瘤に関しては来年度ApoE^-/-マウスを用いてAngII投与により動脈瘤形成の誘導を検証する。
分散型連合学習に対応可能な医療データ流通基盤の構築に関しては、データ収集から連合学習実行に至る院内ワークフローの整理を進めるとともに、ブロックチェーン技術を用いた改竄検知、NFTに基づく解析・閲覧権限管理、ならびにIPFSによるメタデータハッシュ照合によるデータ真正性確認について技術的な実装を完了し、運用環境への適用に向けた検討を進めている。アクセス制御モジュールについては、既存資産を活用しつつ、より精緻なポリシー設計を進めており、来年度にはダミーデータを用いたNFT運用の実証実験を実施する予定である。さらに、患者単位の医療データをFHIR準拠で標準化する取り組みも進行中であり、対象データの確定後、リソースマッピングの段階に移行する見込みである。加えて、電子カルテ、医用画像、採血結果、手術記録等を収容可能なクラウド型DBに関しては、臨床医の意見も反映しつつ要求仕様の策定を進めている。当該DBにおいては、「容易なデータ登録」「命名規則の統一」「入力エラーの即時検出」を必須要件とし、現在ローカル環境下でUIの改善を進めている。