Machine learning identified exosomal microRNA signature for early diagnosis of esophageal adenocarcinoma

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K17052
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 53010:Gastroenterology-related
• Research Institution: The University of Tokushima
• Principal Investigator: MIYOSHI Jinsei 徳島大学, 病院, 診療支援医師 (00814625)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 人工知能 / AI / 食道腺癌 / エクソソーム / miRNA / バイオマーカー

Outline of Final Research Achievements

We confirmed the overexpression of 14 miRNAs and developed a circulating miRNA signature (AUC:0.97).
To investigate whether our 14-miRNA panel has a diagnostic specificity for EAC and not other cancer types, we evaluated the diagnostic performance of our 14-miRNA panel in other major malignancies including colorectal, gastric, pancreatic, kidney, ovarian and brain cancer using public TCGA miRNA datasets.

Free Research Field

消化器内科

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年、AIによるビッグデータ活用に関し、世界規模でのパラダイムシフトが起きており、我が国でもAI、IoT、ビッグデータを日本再興戦略の鍵として官民戦略Projectが進められている。医療分野においても蓄積された医療情報や大量のゲノム情報をAIで処理する医療ビッグデータ解析技術の開発が進められているが未だ開発段階である。
本研究は次世代RNA-Seq、エクソソーム、人工知能などに着目し、これまでにない数多くの独自性を有する革新的なマーカー探索アプローチであり、近年の世界的なAIビッグデータ活用のニーズにも合致し、学術的にも社会的にも意義が極めて大きい研究であると言える。