2022 Fiscal Year Final Research Report

AI diagnosis of multiple diseases by exhaled gas components and their biological interpretation

Research Project

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Project/Area Number	20H04283
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research Institution	Nara Institute of Science and Technology
Principal Investigator	Sakumura Yuichi 奈良先端科学技術大学院大学, データ駆動型サイエンス創造センター, 教授 (50324968)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	宮内睦美広島大学, 医系科学研究科(歯), 教授 (50169265) 清水淳市愛知県がんセンター(研究所), 分子診断TR分野, 研究員 (80796889) 申ウソク国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 副研究部門長 (10357246) 伊藤敏雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 主任研究員 (90377888) 増田佳丈国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究グループ長 (20324460) 赤松貴文国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 主任研究員 (60635316) 樋田豊明愛知県がんセンター(研究所), 分子腫瘍学分野, 研究員 (80250249)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords	呼気揮発性有機化合物 / 疾患診断 / 機械学習
Outline of Final Research Achievements	In this study, we evaluated the performance of disease diagnosis using volatile organic compounds (VOCs) in exhaled breath and their biological interpretation. The diseases examined were lung cancer, periodontitis, NASH, and liver cancer. We discovered that by applying appropriate preprocessing to VOCs, a simple machine learning method can provide extremely accurate diagnoses. Moreover, the combination of VOCs metabolized by cytochrome P450 in the liver and those secreted by intestinal bacteria proved to be effective in diagnosing these diseases. Additionally, we focused on developing technology to convert the concentration of molecules that cannot be simultaneously observed in cancer cells into simultaneous observations. As a result, we have devised a method to transform the data into pseudo-simultaneous observation data.
Free Research Field	データ駆動型生物学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	呼気は血液成分を反映するため血液検査と同等の生体情報を持っている可能性がある。しかし多くの研究で共通したバイオマーカーが明確ではなく、その生物学医学的な解釈もされていない。そのため、呼気による血中アルコール濃度の推定が実用化されているにも関わらず、呼気VOCによる疾患診断の実用化が進んでいない。本研究は、特定のVOCではなく、複数のVOCの特定の組み合わせが疾患診断の情報を持っていること、それらのVOCは特定の酵素と腸内細菌が共通ファクターとなっていることを明らかにし、臓器の機能レベルを表すバイオマーカーとして生物学医学的に解釈できることを示した。