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Development of T-cell receptor ligand identification technology using deep learning

Research Project

Project/Area Number 18K07180
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 49070:Immunology-related
Research InstitutionTokyo Medical University (2019-2022)
Sapporo Medical University (2018)

Principal Investigator

Nakatsugawa Munehide  東京医科大学, 医学部, 教授 (70448596)

Project Period (FY) 2018-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
KeywordsT cell receptor / molecular modeling / 腫瘍免疫 / 構造解析 / ペプチド/抗原提示分子複合体 / 分子モデリング / 細胞受容体 / T細胞受容体 / T細胞 / ディープラーニング / 免疫
Outline of Final Research Achievements

Using various combinations of known TCR/pHLA structural analysis data and docking simulations, we found that certain binding conditions were true for TCR-recognized peptide antigen-presenting molecule pairs, but not for non-recognized TCR/pHLA pairs. By scoring the presence or absence of binding conditions, we found that the TCR-recognized peptide antigen-presenting molecule pairs scored higher. Binding evaluation using structurally unknown TCR/pHLA pairs showed higher scores only for pairs with TCR-recognizable pHLA. It was also found that more accurate TCR/pHLA binding decisions can be made by performing exhaustive docking simulations.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の成功によって、個人個人が有するT細胞がどんな抗原を認識するかがわかれば、疾患との関連性を解析し、治療の標的を的確に同定し最適な個別化免疫治療が可能となる。また将来罹患する可能性のあるがん種、感染症、アレルギー疾患、自己免疫疾患を発症前にそのリスクを予測する研究へと発展させることも可能となる。それによって個別化予防医学が発達し、医療費の削減に貢献する。また新たな産業あるいは免疫予防学といった新しい学問を創出する基盤技術となりうる。

Report

(6 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • 2018 Research-status Report
  • Research Products

    (6 results)

All 2020 2019 2018

All Presentation (6 results)

  • [Presentation] In silico TCR/pHLA結合評価システムの開発2020

    • Author(s)
      中津川宗秀、廣橋良彦、金関貴幸、久保輝文、塚原智英、村田憲治、鳥越俊彦
    • Organizer
      第24回がん免疫学会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 乳腺液状化細胞診におけるディープラーニングを用いた良悪性判定2019

    • Author(s)
      中津川 宗秀
    • Organizer
      第108回日本病理学会総会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] 乳腺および甲状腺液状化検体細胞診におけるディープラーニングを利用した良悪性判定2019

    • Author(s)
      中津川 宗秀
    • Organizer
      第60回日本臨床細胞学会総会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] TCR/pHLA結合評価システムの開発2019

    • Author(s)
      中津川 宗秀
    • Organizer
      第23回日本がん免疫学会総会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] ディープラーニングを用いたセンチネルリンパ節迅速病理画像診断2018

    • Author(s)
      中津川 宗秀
    • Organizer
      第107回日本病理学会総会
    • Related Report
      2018 Research-status Report
  • [Presentation] ディープラーニングを用いた乳腺液状化細胞診における乳がん診断2018

    • Author(s)
      中津川 宗秀
    • Organizer
      第77回日本癌学会学術総会
    • Related Report
      2018 Research-status Report

URL: 

Published: 2018-04-23   Modified: 2024-01-30  

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