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迅速血清成分分析ならびに機械学習を用いた新たな乳がん診断システムの開発

Research Project

Project/Area Number 23K15428
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 55010:General surgery and pediatric surgery-related
Research InstitutionUniversity of Yamanashi

Principal Investigator

中山 裕子  山梨大学, 大学院総合研究部, 助教 (90769001)

Project Period (FY) 2023-04-01 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords早期乳癌 / スクリーニング / 複合マーカー / 質量分析 / 乳癌 / リキッドバイオプシー / 迅速血清成分分析 / 機械学習
Outline of Research at the Start

本研究では、患者より採取される血液検体から血清を抽出し、質量分析で成分分析し、が ん特異的な組成変化を検知することで、乳がんのスクリーニング・モニタリングを行うシス テムを構築することを目的とする。上記システムには、1検体につき数秒とごく短時間での 即時分析が可能な独自開発の探針エレクトロスプレーイオン化法(PESI)を導入すること が最大の特徴である。また人工知能(AI)を用いた判別により感度、特異度の高い乳がん のスクリーニング法の確立を目指す。

Outline of Annual Research Achievements

A. スクリーニングシステムの確立
早期乳癌を対象に、術前もしくは術前化学療法前の血液検査検体を回収した。他臓器がん合併症例については除外した。回収した検体についてのデータベースを作成した。
検体が100例に達した時点で1回目の解析を行った。コホートを良性疾患、Stage 0・Stage I乳癌症例、Stage II・Stage III乳癌症例の3群に分け検証した。臨床情報としてサブタイプの情報を解析に追加した。結果、複合マーカーとして有用とされる対象分子は同定されなかった。次にマンモグラフィにおける乳腺濃度の臨床情報も加え、リンパ節転移陰性症例とリンパ節転移陽性症例の2群に分け、2回目の解析を行った。解析結果から、マーカーとして有用とされる複数の分子を同定した。複合マーカーとして有用か今後、検証する。結果については2025年12月に学会報告を予定している。

B. モニタリングシステムの確立
Aのスクリーニングシステムに有用な複数の分子が確立したのちに、治療効果判定に有用なマーカーとしての分子が存在するか検証する。術前化学療法前後の血液検査検体を回収する。50例回収後、Aで候補となった分子がマーカーとして有用か解析を行う。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

目標症例数 300症例を予定していたが、症例集積が遅れており、解析までの時間を要した。
1回目の解析で設定したコホートにおける2群間で有意差を認めなかった。そこでコホートについて再検討する時間を要した。

Strategy for Future Research Activity

2回目の解析の結果について検証し、マーカーとして有用と考える複数の分子を同定する。候補となった分子のうち、どの分子の組み合わせが、リンパ節転移陰性群・リンパ節転移陽性群の2群間に有意差を認めるか検証する。
上記検証の結果、有用な複合マーカーを決定する。
複合マーカーを決定したのち、術前治療の効果判定としてのモニタリングシステムとしても有用か検証する。

Report

(2 results)
  • 2024 Research-status Report
  • 2023 Research-status Report

URL: 

Published: 2023-04-13   Modified: 2025-12-26  

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