Development of the screening method for biomarkers to predict the response to dCRT in cancer cells by support vector machine.

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K07744
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
• Research Institution: National Cancer Center Japan
• Principal Investigator: Iida Naoko 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, 研究員 (40360557)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: バイオインフォマティクス / がん / バイオマーカー

Outline of Final Research Achievements

This study aimed to establish an efficient method to identify novel biomarkers with high accuracy that have not been found so far by using nonlinear separation methods for biomarker search. Using drug sensitivity data and genome-wide DNA methylation data from an extensive public database, the methylation value of CpG probes was compressed based on genomic location information, the target probes that showed nonlinear separation patterns for drug sensitivity were selected, and then constructed a screening method using SVM. Validation using the database allowed us to identify markers with high accuracy. Next, we applied the method using data on response to chemoradiotherapy for esophageal cancer. Any novel biomarkers were not identified in the validation.

Free Research Field

バイオインフォマティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究は、バイオマーカーの開発に非線形分離パターンも網羅した点で新しい手法である。細胞株を用いて得られた大規模データベースのデータを用いてスクリーニング方法の構築を行い、本手法で高い精度のターゲットを得られることを示すことができた。しかし、臨床データを用いた応用では、検証において、精度の再現性を示すことは出来なかった。候補プローブを広げた検討により、目的とするメチル化状態を観察することが必要であると考えられる。ターゲットを絞り込む閾値設定が明らかになれば、非線形分離パターンも網羅したSVMにより効率よくバイオマーカーのスクリーニングが可能になると考えられた。