Implementing Early Detection of Ovarian Cancer through Serum Comprehensive Glycopeptide Analysis Breaking Through the Conventional Concepts

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H03828
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56040:Obstetrics and gynecology-related
• Research Institution: Tokai University
• Principal Investigator: Mikami Mikio 東海大学, 医学部, 教授 (30190606)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 池田 仁惠 東海大学, 医学部, 准教授 (20365993) ; 町田 弘子 東海大学, 医学部, 講師 (40803507) ; 佐藤 健二 東海大学, 医学部, 講師 (50306825) ; 平澤 猛 東海大学, 医学部, 准教授 (70307289) ; 今西 規 東海大学, 医学部, 教授 (80270461) ; 林 優 東海大学, 医学部, 助教 (80631837) ; 信田 政子 東海大学, 医学部, 講師 (10338717)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 卵巣癌 / 子宮内膜症 / 血清腫瘍マーカー / 糖ペプチド / CSGSA / 深層学習 / 機械学習 / OPLS-DA

Outline of Final Research Achievements

We have developed an ovarian cancer detection AI that determines whether a patient has cancer or not by obtaining values of approximately 2,000 glycopeptides obtained by breaking down glycoproteins in the blood from individual patients (Patent No. 6145650, Patent Application 2019-108992). This Ovarian Cancer Detection AI has a positive predictive value (PPV) of 8.9% and a negative predictive value (NPV) of 99.9%. In other words, in Japan, ovarian cancer affects only 1 in 5,000 women, but this number can be reduced to about 9 in 100.

Free Research Field

婦人科腫瘍学/卵巣癌/腫瘍マーカー/糖蛋白質/人工知能

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

卵巣癌は発見時に進行癌であることが多く予後不良であり、卵巣癌治療に関しての新薬開発のためのゲノム関連の基礎的アプローチも重要であるが、死亡率・医療費の低減のためには、予防医学・早期発見というアプローチこそ大切である。我々は従来の概念（単一の血液中の物質でのがん診断という考え方）を打破する早期診断開発への新たな発想・技術の導入を行い、血液での卵巣癌早期発見の可能性を示した。