肺神経内分泌腫瘍に対する腫瘍血管新生を標的とした治療の低侵襲効果予測法の確立

• Project/Area Number: 23K06908
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52010:General internal medicine-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 森瀬 昌宏 名古屋大学, 医学系研究科, 講師 (00612756)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 菊地 良介 岐阜大学, 医学部附属病院, 臨床検査技師長 (30721435) ; 木下 文恵 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (40775855)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: VEGF-A / 機械学習

Outline of Research at the Start

肺神経内分泌腫瘍は、神経内分泌学的特性を有する悪性腫瘍で、Vascular Endothelial　Growth Factor(VEGF)-Aが新規治療標的として注目され、抗VEGF-A抗体の臨床開発が進んでいる。本研究は、肺神経内分泌腫瘍の細胞株を用いた解析をもとにAIによる機械学習アルゴリズムを活用し、VEGF-A機能解析に基づく腫瘍血管新生治療の効果予測モデルを確立し、低侵襲な臨床検査法の構築をめざす。