尿中メタボローム解析に基づく胃癌の早期発見・免疫療法効果予測AIモデルの開発

Research Project

Project/Area Number	25K19760
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 55020:Digestive surgery-related
Research Institution	Nagoya University
Principal Investigator	杉田静紀名古屋大学, 医学部附属病院, 助教 (50767853)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Keywords	胃癌 / メタボローム解析 / 早期診断 / 効果予測因子
Outline of Research at the Start	1.胃癌患者の代謝リプログラミングの評価及び胃癌予測AIの構築胃癌患者の術前尿検体を収集し、質量分析結果を得る。教師なしクラスタリングに基づいて患者の層別化を行い予後予測が可能か検討し、胃癌予測AIモデルを作成する。別コホートの尿検体や既存の診断方法、血液マーカーとの比較で有用性を検証する。 2.進行・再発胃癌におけるICI治療効果予測因子の同定切除不能、もしくは術後再発をきたした胃癌患者の尿検体を収集する。教師なしクラスタリングに基づいて分類し、予後との相関やICIの有効性との相関を検討する。さらに長期生存やICI有効症例における代謝プロファイルパターン解釈を行い、新たな知見を得る。