2017 Fiscal Year Annual Research Report
システム的統合理解に基づく乳がん術前化学療法の応答性予測
Publicly Offered Research
| Project Area | Conquering cancer through neo-dimensional systems understanding |
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| Project/Area Number |
16H01570
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| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
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Principal Investigator |
三木 義男 東京医科歯科大学, 難治疾患研究所, 教授 (10281594)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 乳がん / 抗がん剤治療 / 治療効果予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１．乳がんにおける治療効果判定グレード及び遺伝子発現と治療効果判定グレードとの傾向性検定
パクリタキセルによる治療効果の判定グレードは、グレード2，3を有効群として1つに合わせ4段階の連続する値であると考え、この値における各遺伝子の発現変動との相関関係を調べるために遺伝子ごとに傾向性検定を行った。その結果、判定グレードと相関傾向の強い発現変動を示す645遺伝子（Fold change > 1.5、 p < 0.01）を同定した。
２．タキサン系抗がん剤の治療効果予測システムの構築
パクリタキセルによる術前抗がん剤治療症例とタキサン系抗がん剤であるドセタキセル治療症例のマイクロアレイデータを合わせたデータセットで、タキサン系抗がん剤の治療効果予測モデルの構築を目指した。129サンプルをトレーニングセットとテストセットに分け、さらに、最適な主成分数を決定するためにトレーニングセット内で5つのトレーニングとテストのセットを作成して、それぞれで遺伝子選択（Wilcoxon rank sum test、Fold change > 1.5、FDR < 0.25）と主成分スコアの計算、サポートベクターマシンによる効果予測を含む5-fold Cross Validation（CV）を行った。その結果、第１主成分から第５主成分までの主成分スコアを用いた計算にて平均CVエラーが最小値を示した。次にトレーニングセットを全て用いて遺伝子選択をし、主成分分析により主成分スコアを求めて、サポートベクターマシンで学習させ、この情報をもとにテストデータセットの治療効果を予測した。その結果、5-fold CVの平均エラーが最小となる第１主成分から第５主成分の主成分スコアを用いたサポートベクターマシンで予測を行うことで、82.1%の精度で治療効果を予測することが可能となった。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(9 results)
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[Journal Article] Mutation status of RAD51C, PALB2 and BRIP1 in 100 Japanese familial breast cancer cases without BRCA1 and BRCA2 mutations.2017
Author(s)
Sato K, Koyasu M, Nomura S, Sato Y, Kita M, Ashihara Y, Adachi Y, Ohno S, Iwase T, Kitagawa D, Nakashima E, Yoshida R, Miki Y, Arai M.
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Journal Title
Cancer Sci.
Volume: 108
Pages: 2287-2294
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] Detection of KRAS Mutations in Plasma DNA Using a fully Automated Rapid Detection System in Colorectal Cancer Patients.2017
Author(s)
Hosoya K, Matsusaka S, Kashiwada T, Suzuki K, Ureshino N, Sato A, Miki Y, Kitera K, Hirai M, Hatake K, Kimura S, Sueoka-Aragane N.
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Journal Title
Pathol Oncol Res.
Volume: 23
Pages: 737-744
DOI
Peer Reviewed
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