本研究開発項目は、プロジェクトの中で、接触・非接触デバイスによる生体情報、ゲノム、呼気を用いた糖酸化レートの解析からできる限り簡便かつ非侵襲的に糖尿病や併発症の早期段階を検出・予測できる手法を開発し、社会実装する（下図参照）というテーマを担っています。この研究開発テーマの達成により、糖尿病や併発症の超早期段階の変調を検出・予測する手法開発や社会実装が成し遂げられ、本プロジェクト、目標２に貢献します。
この達成に向けては、高精度の早期糖尿病検出アルゴリズムの作成、糖尿病オムジーンモデルの精度向上、13CO2呼気試験のデータ収集が課題となっており、これらの点を挑戦的テーマとして取り組んでいます。従来とはまったく異なる、非侵襲デバイスのみから糖尿病や心不全を早期発見するという発想で、高速スペクトルカメラ、AI、コホートデータ解析などの手法を用いて取り組んでいます。

(1) 心不全を在宅で早期に検出するアルゴリズムの構築

接触デバイス（在宅で使用できる心電図およびアップルウォッチ）を用いて、心不全を在宅で早期に検出するアルゴリズムを作成し、日本及び海外での知財化を進めました。

(4) 飢餓を乗り切り、命を守る肝臓からの仕組みを解明

肝臓がキーとなることで飢餓の際に必要以上のカロリー消費を抑え、食欲を高めることで、生命を守る仕組みを発見した成果です。インスリンシグナル低下に伴って肝から可溶型レプチン受容体が分泌されることを明らかにしました。今回の発見は、糖尿病患者が食べ過ぎることを防ぐ方法への応用につながることが期待されます。