| Project/Area Number |
19K20402
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University (2020-2021)
Hiroshima University (2019) |
|---|
Principal Investigator |
Park Heewon 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 教授 (70756642)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
|
| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
|
|---|
| Keywords | 遺伝子ネットワーク / 個別化医療 / 統計モデリング / 抗がん剤耐性 / 説明可能なAI / Sample-specific analysis / ネットワーク解析 / GWAS / genetic relationship / スパース主成分 / Statistical modeling / Personalized medicine |
|---|
| Outline of Research at the Start |
近年、医療分野においては、患者個々のDNAやRNAを読み取り、得られたデータの解析から抽出された情報の活用に基づいてがん治療の成功率の向上を目指すゲノム個別化医療（genomic personalized medicine）の研究が急速に進んでいる。
本応募研究では、ゲノムデータ解析からEvidence Based Personalized Anti-Cancer Therapyへの治療のエビデンス提供を目指し、そのための統計モデリング技術開発研究の推進する。
|
| Outline of Final Research Achievements |
We developed statistical methodologies for Evidence Based Personalized Anti-Cancer Therapy. Especially, we focused on cell-line specific gene network analysis. We then extracted cancer characteristic specific gene networks by using the developed statistical approaches. We applied the methods to uncover complex mechanism of cancer, and extracted related biomarkers and their regulatory system that involved in mechanism of cancer.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
個別化治療のためには、患者個々のゲノム情報の究明から患者個人に最適化された治療
法選択は重要であり、そこで患者個々の治療のエビデンスの抽出は治療効果を向上させるために必須である。しかし、従来の手法に基づいては患者個々の情報を取り出すことができないため、患者個々のゲノム特性が究明可能な新たなデータ解析技術の必要性が強く認識されていた。本研究で行った個別化医療へのエビデンス提供を目指す解析技術解発は、患者個々人の疾患関連情報を可能にするデータ解析技術であり、従来手法の限界を超え、個別化治療へ適切な治療エビデンスの提供を可能にすることで、治療効果を向上に貢献できると期待される。
|
