2014 Fiscal Year Annual Research Report
ブール代数的パターン認識によるゲノムデータと臨床データを統合した肝癌再発予測
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24500206
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
浜本 義彦 山口大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (90198820)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤田 悠介 山口大学, 医学(系)研究科(研究院), 准教授 (40509527)
飯塚 徳男 山口大学, 医学部附属病院, 准教授 (80332807)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 癌 / 診断 / パターン認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
国民の関心が高く、難治性の高いC型肝炎ウィルスに起因する肝癌を対象とした、ブール代数に基づく肝癌再発予測システムの開発を目的とする。
この肝癌再発予測システムを開発するために、２４年度においては多種多様な臨床データとゲノムデータを２値化で統合して患者を２値パターンとして記述し、データベースを構築した。次にこの２値パターンを識別するブール識別器を設計して予測性能の予備的調査を行った。また予測に有用なマーカーの探索も行い、医学的に意味のある従来の腫瘍マーカーの他に、術後情報として腫瘍数、腫瘍サイズ、それに血管浸潤などもマーカーとして求めることができた。
２５年度は症例数を増やしてデータベースの更新を行い、大量データに対して早期予測で重要となる感度を基に予測システムの評価を行い、その有効性を評価した。また速報として国際会議(Workshop on Recent Advances in Computer Vision and Pattern Recognition、沖縄)で研究成果を発表した。
最終年度である２６年度は、研究成果を27th International Conference on Industrial Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems台湾で発表し、続いて医学的成果が国際的に評価の高いInternational Journal of Oncology誌に採択され、工学的に、また医学的にも本研究の有用性が評価された。更に臨床応用するために特許出願の準備も進めた。
本予測システムが実用化されると、肝癌が早期に再発する場合は適切な先制医療を実施でき、仮に再発しない場合は抗癌剤治療やCT検査が不要となり、医療費の高騰を抑制することもでき、その社会的意義は極めて高い。
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