| Project/Area Number |
18K07262
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
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| Research Institution | University of Yamanashi |
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Principal Investigator |
板倉 淳 山梨大学, 大学院総合研究部, 特任教授 (10252032)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
市川 大輔 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (20347446)
杉本 昌弘 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科(藤沢), 教授 (30458963)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2018: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | メタボローム / 唾液 / 癌 / スクリーニング / 膵癌 / 定量的決定木 / new onset diabetis / 早期診断 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、データの精度を向上のため、サポート・ベクター・マシーンと定量的決定木Adtree (Alternative decision tree)の組み合わせにより、相関に関係なく幅広い変数を同時に考慮して、高精度に識別する数理モデルを開発した。データは複数に分割して多施設データを模擬した評価試験を行い、またデータ解析上での評価試験も多数行った。具体的には最初に同一検体を何度も測定し、測定装置におけるデータのバラつきを確認し、これらを仮想的にノイズとしてデータ付加し、それでも精度が劣化しにくいモデルを開発した。クロスバリデーション試験やブートストラップ検定も実施し、ノイズに強いロバストなモデルを構築した。
大規模検診センターにおける実臨床応用に向けて、本研究用検体採取キット（Salivachecker）の導入を行い、倫理上の問題、運用上（採取・保管・輸送・解析・精度・結果のフィードバック・患者のフォローアップ）に問題ない事を確認した。COVID-19の影響で、大規模スクリーニングの開始には至らなかったため、次年度には膵癌・乳癌のハイリスクグループを中心に大規模スクリーニングを開始すべく準備を進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
COVID-19の影響で、連携検診センターでの検診業務の大幅な縮小、本スクリーニングシステム運用の制限があったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は最終年であるため可能な範囲で検体膵癌、乳癌を中心としたのハイリスクグループを対象にスクリーニング検査を実施し次期科学研究に繋げる臨床データの集積と解析を行い大規模スクリーニングに向けたエビデンスとする。
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