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質量分析計および機械学習を用いた癌診断装置による膵癌化学療法の奏効性判別試験

Research Project

Project/Area Number 22K16529
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 55020:Digestive surgery-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

桐谷 翔  東京大学, 医学部附属病院, 届出研究員 (50934048)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords質量分析計 / 膵腫瘍 / 正診率 / 機械学習 / 癌診断装置 / 膵癌 / 血清 / 化学療法 / 集学的治療
Outline of Research at the Start

近年の医学の発展により、種々の癌で治療選択肢が増加している。膵癌もその1つであり、外科手術と化学療法の組み合わせ治療により、さらに治療成績が良くなってきている。しかし、すべての症例がこの恩恵を受けるわけでは無い。症例によってすぐに手術すべき症例がいたり、化学療法の種類によっても効きの良し悪しが存在する。現時点では、その質問に明瞭に答えてくれるマーカーが存在しない。質量分析計は膨大な生化学情報を一律に提示する装置である。これらを機械学習を用いて統合することで、わずかな生化学的な差を見出す診断装置を開発している。この新たな診断装置が現在の癌診療の根幹に割って入ることができるか、検証する。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、Probe Electrospray Ionization-Mass Spectrometry (PESI-MS)という新しい質量分析計および血清サンプルを用いて、膵腫瘍に対する診断精度を多角的な方面から検証する研究である。本診断体制の最大の特徴は迅速かつ少量検体で診断できる点にあり、臨床でのdemandingに応答する。昨年度に引き続き、令和5年度は膵管内乳頭粘液性腫瘍(IPMN)の癌化に対する診断精度を検証した。IPMNは非常に診断の難しい膵腫瘍の1つであり、大枠の治療方針は確立してきているが、最終診断は摘出後の病理診断に大きく頼る必要があり、すなわちover treatmentおよびunder treatmentが生じうる。本診断装置による癌化の正診率は88.1%であり、実臨床に十分対応できるレベルであった。この研究結果はAnnals of Surgeryに掲載した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

2年間の研究で2本の論文化しており、順調に研究が進んでいる。最終年度は膵癌の化学療法応答性についての診断精度を検証し、まとめる予定である。

Strategy for Future Research Activity

膵癌症例の血清検体はおおむね回収が終了している。本年度はその血清検体を質量分析計および機械学習で診断し、精度について検証する。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (4 results)

All 2023 2022

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (2 results)

  • [Journal Article] New Diagnostic Modality Combining Mass Spectrometry and Machine Learning for the Discrimination of Malignant Intraductal Papillary Mucinous Neoplasms2023

    • Author(s)
      Kiritani Sho、Iwano Tomohiko、Yoshimura Kentaro、Saito Ryo、Nakayama Takashi、Yamamoto Daisuke、Hakoda Hiroyuki、Watanabe Genki、Akamatsu Nobuhisa、Arita Junichi、Kaneko Junichi、Takeda S?n、Ichikawa Daisuke、Hasegawa Kiyoshi
    • Journal Title

      Annals of Surgical Oncology

      Volume: 30 Issue: 5 Pages: 3150

    • DOI

      10.1245/s10434-022-13012-y

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Probe electrospray ionization mass spectrometry-based rapid diagnosis of liver tumors2022

    • Author(s)
      Hakoda Hiroyuki、Kiritani Sho、Kokudo Takashi、Yoshimura Kentaro、Iwano Tomohiko、Tanimoto Meguri、Ishizawa Takeaki、Arita Junichi、Akamatsu Nobuhisa、Kaneko Junichi、Takeda Sen、Hasegawa Kiyoshi
    • Journal Title

      Journal of Gastroenterology and Hepatology

      Volume: 37 Issue: 11 Pages: 2182

    • DOI

      10.1111/jgh.15976

    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] The new rapid diagnosis system for gastrointestinal cancer based on mass spectrometry and machine learning2023

    • Author(s)
      箱田浩之、桐谷翔
    • Organizer
      がん治療学会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] The new rapid diagnosis system for gastrointestinal cancer based on mass spectrometry and machine learning2022

    • Author(s)
      Sho Kiritani1, Junichi Arita1, Tomohiko Iwano2, Kentaro Yoshimura2, Hiroyuki Hakoda1, Takeaki Ishizawa1, Nobuhisa Akamatsu1, Junichi Kaneko1, Sen Takeda2, Kiyoshi Hasegawa
    • Organizer
      日本消化器外科学会
    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

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