Personalized Cancer Treatment Strategies with Systems Biology and AI

• Project/Area Number: 23K28184
• Project/Area Number (Other): 23H03494 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Tokyo Medical and Dental University
• Principal Investigator: 清水 秀幸 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 教授 (70826263)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2026: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2025: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2024: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2023: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
• Keywords: がん併用療法 / バイオインフォマティクス / 人工知能 / がん / システム生物学 / 抗がん剤

Outline of Research at the Start

がんの制圧は総力を挙げて取り組むべき医療上の喫急の課題であり、これまで多くの抗がん剤が開発されてきた。しかしながら、単剤のみで完結することはほとんどなく、実際のがん治療においては複数の抗がん剤の併用療法を行うことになる。
本研究課題では全ゲノム解析に比べて安価に取得できるがんの遺伝子発現量をもとに、システム生物学と人工知能、および統計学的数理モデルを組み合わせることで多剤併用療法の精密な薬効予測を目指す。また、がんの個別化医療に向けた実証として構築した予測モデルを細胞株およびマウスを使った実験にて評価し、新たながん治療戦略の立案を行っていく。