Prediction Model for Anticancer Drug-associated Thrombocytopenia Focusing on Glycocalyx

• Project/Area Number: 25K10077
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
• Research Institution: Fujita Health University
• Principal Investigator: 水野 智博 藤田医科大学, 医学部, 准教授 (40711669)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 坪井 直毅 藤田医科大学, 医学部, 教授 (50566958) ; 白木 良一 藤田医科大学, 医学部, 教授 (70226330) ; 山田 修平 名城大学, 薬学部, 教授 (70240017) ; 高原 健 藤田医科大学, 医学部, 准教授 (90418939)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: ゲムシタビン / 血小板減少症

Outline of Research at the Start

抗がん剤による血小板減少症発症を予測するマーカーを同定する。血小板減少症は、血管内皮細胞障害により引き起こされることがあるため、そのマーカーとして、糖鎖タンパクや炎症反応に関わるタンパク質をターゲットとして想定している。これらのマーカーを用い、血小板減少症発症を予測する機械学習モデルを構築し、抗がん剤投与による副作用を軽減し、患者の治療継続率向上に寄与することを目標とする。