がん細胞の脂肪酸代謝特性を活用した高精度がん早期診断モデルの構築と社会実装

• Project/Area Number: 24K15818
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
• Research Institution: Nihon University
• Principal Investigator: 加藤 果野子 日本大学, 医学部, 助手 (40928587)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 加藤 侑希 日本大学, 医学部, 助教 (60733649) ; 久保 亜紀子 神戸大学, 医学研究科, 特命講師 (50455573)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: リキッドバイオプシー / がん層別化

Outline of Research at the Start

近年、がん診断において、細胞生検に代わる液体生検（リキッドバイオプシー）が、低侵襲早期診断法として注目されている。代表者らはこれまでの研究で、がん組織の脂肪酸代謝酵素の発現変化に起因して、血清中の遊離脂肪酸の構成バランスが劇的に変化することを見出している。本研究では、この新知見を応用して、これまでとは別の切り口の、脂質代謝異常の観点から、卵巣がんの早期診断モデルの構築を目指す。更に、人間ドックや検診センターでも使用可能な、非侵襲的で簡便な測定キット開発のための基盤を構築する。