Keldaが健康データを検証する方法
Keldaのすべての主張は、特定のデータベースエントリー、名前のある研究者、または発表された研究にさかのぼります。これがその正確な方法です。
データソース
Keldaは世界中の研究者および臨床医が使用するのと同じ査読済み分子データベースに問い合わせます。Keldaのページのすべての数字は、これら6つのソースのいずれかから来ています。
CTD
Comparative Toxicogenomics Database
概要： 化学物質と遺伝子と疾患の関係、治療エビデンス、マーカー/メカニズムの関連。
Keldaでの利用： 薬剤による栄養素消耗メカニズム、遺伝子相互作用数、疾患の関連。
ChEMBL
European Molecular Biology Laboratory
概要： 分子作用機序、結合標的、効力測定、臨床試験段階。
Keldaでの利用： メカニズムの詳細、化合物の比較、標的の特定。
FAERS
FDA Adverse Event Reporting System
概要： 患者、医療提供者、製造業者からの実世界の安全性報告。
Keldaでの利用： 安全性データ、有害事象数、重篤事象の割合。
PubMed
National Library of Medicine
概要： 世界中の査読済みジャーナルからの3,500万以上の生物医学研究論文。
Keldaでの利用： 研究者名、ジャーナル、年、検証可能なPMID付きの専門家の引用。
PharmGKB
Pharmacogenomics Knowledge Base
概要： 遺伝子と薬剤と疾患の関係、遺伝的変異に基づく投与ガイドライン。
Keldaでの利用： 遺伝子型依存の投与（例：omeprazoleのCYP2C19変異）。
USDA FoodData Central
U.S. Department of Agriculture
概要： ブランド品および調査データを含む数千の食品の栄養素組成。
Keldaでの利用： 枯渇した栄養素のサービングあたりmgの食品ソース表。
ナレッジグラフ
生のデータベース行はそれだけでは役立ちません。Keldaは2億1200万行の分子データを、化合物、遺伝子、疾患、症状、経路を1つのクエリ可能なネットワークでつなぐ構造化されたナレッジグラフに事前コンパイルします。
124,000+
エンティティ
化合物、遺伝子、症状、疾患、経路、バイオマーカー、メカニズム
2.8 million
エッジ
エンティティ間の有向接続（治療する、調節する、引き起こす、結合する）
212 million
ソース行
分子データベースからクエリ可能なプロファイルに事前コンパイル
7
エンティティタイプ
化合物（81K）、遺伝子（28K）、症状（8K）、疾患（3K）、経路（2.8K）、バイオマーカー（159）、メカニズム
Keldaでomeprazoleを調べるとき、手動で書かれた記事を読んでいるわけではありません。4,642のPubMed論文、395のランダム化比較試験、108の遺伝子相互作用、122,780のFAERS安全性報告を統合する事前コンパイルされたプロファイルを読んでいます — すべてソースデータベースにさかのぼります。
最適範囲と正常範囲
標準的な検査参考範囲は疾患を検出するように設計されています — 何かが臨床的に異常なときに伝えます。しかし、何かが最適でないときには伝えません。
Keldaは標準的な検査範囲とともに機能性医学の最適範囲を使用します。なぜなら、検査値が公式に「範囲外」になるずっと前に症状が現れることがよくあるからです。
例：フェリチン
検査の「正常」範囲： 20〜200 ng/mL
最適範囲： 70〜150 ng/mL
フェリチン32 ng/mLは検査基準では「正常」です — しかし、研究によれば、疲労、脱毛、むずむず脚は70以下で頻繁に現れます。最適範囲は、検査の「正常」が見逃すこれらの早期消耗を捉えます。
Keldaのすべてのバイオマーカーページには両方の範囲が並べて表示されるため、両方のスケールで結果がどこに位置するかを確認できます。各最適範囲の背後にある臨床研究を引用しています。
正確性を維持する方法
すべての統計は、ソースデータベース名と数を引用します — 「研究によると」ではなく「CTDの360,638人の患者にわたる395のRCT」です。
専門家の引用は、誰でも検索できる検証可能なPMIDを持つ実際のPubMed論文にリンクします。
コンテンツは公開前に厳格な型コントラクトと正確性チェックに対して検証されます。
ソースデータベースが新しいデータをリリースするとページが更新され、「ソース検証日」が表示されます。
私たちがしないこと
透明性とは、私たちが何であり何でないかについて正直であることを意味します。この正直さは、捏造された資格よりも信頼できると信じています。
医療諮問委員会やレビューパネルはありません。データベース自体を権威として頼りにしています。
研究者の名前、資格、所属機関を捏造しません。
特定のデータベース、研究者、数を引用せずに「研究によると」のような曖昧な表現を使用しません。
すべての主張を、名前のあるデータベースまたは発表された研究者に帰属させます — 出典のないものはありません。
これは健康情報であり、医療上のアドバイスではありません。所見を医療提供者と話し合うことを常に推奨します。
ソース帰属モデル
Keldaのすべてのコンテンツページの上部には、標準化された帰属ブロックが表示されます。これに含まれる内容は次のとおりです：
Huan et al.の研究に基づく、European Journal of Pharmaceutical Sciences（2025）。データソース：CTD、ChEMBL、FAERS。 このデータの検証方法 →
ソースは2026年4月時点で検証済み
主要研究者 — ページのトピックに関連するPubMedの研究の名前のある著者、ジャーナル名と公開年付き。
データベースソース — このページで問い合わせた特定のデータベース（CTD、ChEMBL、FAERS、PharmGKB、USDA、PubMed）。
検証日 — ソースデータが最後に最新であると確認された日。
メソッドへのリンク — すべての帰属ブロックはこのページにリンクするため、読者はいつでもデータがどのように検証されたかを確認できます。
データに関するご質問は？
私たちは透明性を重視しています。エラーを発見したり、データソースについて質問がある場合は、ぜひお知らせください。
お問い合わせhello@kelda.health
教育ツール — 必ず医療提供者にご相談ください。