2019 Fiscal Year Research-status Report
A fundamental study for construction of bile duct cancer early diagnosis method by DNA methylation analysis.
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18K07326
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
横山 勢也 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 助教 (20569941)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
谷本 昭英 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (10217151)
東 美智代 鹿児島大学, 医歯学域鹿児島大学病院, 准教授 (60315405)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 機械学習 / ＤＮＡメチル化 / 膵臓癌 / 胆管癌 / 予後予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
Methylation Specific Electrophoresis (MSE)法を使用して，さまざまな膵臓病変を有する191人の患者の膵臓組織サンプルにおけるMUC1，MUC2，およびMUC4プロモーター領域のメチル化状態を評価した．次に，これらの結果と臨床病理学的特徴を統合して，Support Vector Machine(SVM)，Neural Network(NNET)，および多項ベース(MU)の手法を使用した機械学習による予後分類器を構築した．トレーニングデータセットから構築された予測モデルが他のデータセットのリスクの高いグループを検出できるかどうかを評価するために，生化学的解析データと臨床病理学的特徴がほぼ同様の分布を持つテストグループを用いて評価した． SVMおよびNNET分類器は，学習されたことのないテストグループでは予後が悪い高リスクグループを有意に判別可能であった．単変量．多変量解析により，SVMおよびNNET判別モデルによる高リスクの予測は，TNMスコア，ASAスコア，術前化学療法，および併存疾患から有意に独立した予後因子であることが示された．これらの結果は，SVMおよびNNET判別モデルの分散が低く，予後不良を区別する高い能力があることを示唆している．さらに結果を検証するには，前向きではるかに大規模な多施設無作為化試験が必要だが，SVMまたはNNETベースの予測モデルは，MUC1，MUC2，およびMUC4を使用した手術後の予後を予測する判別モデルを提供が可能であると考えられる．したがって，SVMまたはNNETに基づくこれらの判別モデルは，患者カウンセリング，個別療法に関する意思決定，およびフォローアップスケジューリングを促進する可能性が示唆される．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
概ね計画書通りに進捗している
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| Strategy for Future Research Activity |
ＮＧＳ解析パネルの構築を完了している．今後も胆管癌組織検体ならびに胆汁検体を用いたＤＮＡメチル化解析を引き続き行う．正常・胆管腫瘍の悪性度の異なる各病型・前癌病変・胆管癌の各ステージにおける、各ムチン遺伝子のメチル化指数・発現量解析結果を用いて、ロジスティック回帰やCox回帰を活用しつつ、さらに機械学習手法のアイデアも取り入れてより強力な判別システムを開発する。予後や再発・治療の奏功性においても同様の解析を行い、胆管癌におけるリスクマーカーとしての有用性を評価する。
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| Causes of Carryover |
繰越金は次年度分子生物学研究用試薬として計上する
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[Journal Article] Predicted Prognosis of Pancreatic Cancer Patients by Machine Learning.2020
Author(s)
Seiya Yokoyama, Taiji Hamada, Michiyo Higashi, Kei Matsuo, Kousei Maemura, Hiroshi Kurahara, Michiko Horinouchi, Tsubasa Hiraki, Tomoyuki Sugimoto, Toshiaki Akahane, Suguru Yonezawa, Marko Kornmann, Surinder K Batra, Michael A Hollingsworth, Akihide Tanimoto
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Journal Title
Clinical cancer research
Volume: -
Pages: -
DOI
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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