| Project/Area Number |
20H03828
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 56040:Obstetrics and gynecology-related
|
|---|
| Research Institution | Tokai University |
|---|
Principal Investigator |
Mikami Mikio 東海大学, 医学部, 教授 (30190606)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池田 仁惠 東海大学, 医学部, 准教授 (20365993)
町田 弘子 東海大学, 医学部, 講師 (40803507)
佐藤 健二 東海大学, 医学部, 講師 (50306825)
平澤 猛 東海大学, 医学部, 准教授 (70307289)
今西 規 東海大学, 医学部, 教授 (80270461)
林 優 東海大学, 医学部, 助教 (80631837)
信田 政子 東海大学, 医学部, 講師 (10338717)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
|
|---|
| Keywords | 卵巣癌 / 子宮内膜症 / 血清腫瘍マーカー / 糖ペプチド / CSGSA / 深層学習 / 機械学習 / OPLS-DA |
|---|
| Outline of Research at the Start |
申請者らはCA125よりも有意に子宮内膜症性嚢胞(EM)と卵巣明細胞癌(CCC)を鑑別する血清糖ペプチドマーカーFS-C4BPをCSGSA解析により同定した。本研究ではまず第1に、FS-C4BP測定キットの開発、及び同キットを用いたEM経過観察におけるCCC早期発見の社会実装を目指す。第2に、単一腫瘍マーカーという概念から一歩前進し、CSGSA解析より得られる糖ペプチドピーク（1例より得られる再現性のある約2000ピーク）を2次元バーコード化（可視化）し人工知能（深層学習）を用いて卵巣癌の有無の診断を行う卵巣癌早期診断法（特願2019-108992）の社会実装を目指す。
|
| Outline of Final Research Achievements |
We have developed an ovarian cancer detection AI that determines whether a patient has cancer or not by obtaining values of approximately 2,000 glycopeptides obtained by breaking down glycoproteins in the blood from individual patients (Patent No. 6145650, Patent Application 2019-108992). This Ovarian Cancer Detection AI has a positive predictive value (PPV) of 8.9% and a negative predictive value (NPV) of 99.9%. In other words, in Japan, ovarian cancer affects only 1 in 5,000 women, but this number can be reduced to about 9 in 100.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
卵巣癌は発見時に進行癌であることが多く予後不良であり、卵巣癌治療に関しての新薬開発のためのゲノム関連の基礎的アプローチも重要であるが、死亡率・医療費の低減のためには、予防医学・早期発見というアプローチこそ大切である。我々は従来の概念（単一の血液中の物質でのがん診断という考え方）を打破する早期診断開発への新たな発想・技術の導入を行い、血液での卵巣癌早期発見の可能性を示した。
|
