| Project/Area Number |
24KJ0776
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
酒井 俊輔 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2024-04-23 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
Fiscal Year 2025: ¥500,000 (Direct Cost: ¥500,000)
Fiscal Year 2024: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、腸内細菌叢を用いた各種がん治療の効果予測AIモデルを構築し、治療効果を最大化するための細菌叢構造を同定することを目的とした。まず大規模がん患者集団データベースを用い患者背景と微生物叢を統合する。その後、これらの微生物叢・臨床情報を用いた治療効果予測AIモデルを構築する。これらにより治療のための最適な細菌叢構造を同定され、糞便移植の提案などの併用療法開発に繋がることが期待される。
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