| Project/Area Number |
15790716
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Digestive surgery
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
爲佐 卓夫 (為佐 卓夫) 山口大学, 医学部附属病院, 助手 (30359905)
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| Project Period (FY) |
2003 – 2004
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2004)
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| Budget Amount *help |
¥3,000,000 (Direct Cost: ¥3,000,000)
Fiscal Year 2004: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2003: ¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000)
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| Keywords | 肝細胞癌 / 再発予測 / 遠隔再発予測 / DNAマイクロアレイ / Fisher比 / 術後肝内再発 / supervised learning理論 |
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| Research Abstract |
本研究では、遠隔再発に関連する遺伝子をプロファイルし、遠隔再発予測を高精度に予測できるか否かを検討した。
1.われわれはhuU95A DNAChips^<【○!R】> (Affymetrix, Santa Clara, CA)(12533種類のプローブ搭載)を用いて、76例のHCCにおける遺伝子発現プロファイルを作成した。
2.評価可能な66例を訓練サンプル(N=35:内訳は遠隔再発なしが25例、遠隔再発ありが10例)とテストサンプル(N=31:遠隔再発なしが24例、遠隔再発ありが7例)に分けて以下の解析を行った。
3.訓練サンプル(N=35)において以下のフィルターをかけた。
(a)訓練サンプルの半数以上の発現量が40以上の選伝子を選択。結果として12533から8407遺伝子に絞られた。
(b)Foldchange>2となる遺伝子を選択。最終的には8407から274遺伝子まで絞込みを行った。
4.識別器の構築と評価
(a)各遺伝子のFisher比を求め、Fisher比の大きいものからTop50遺伝子を選択。
(b)次にFisher linear classifierによるleave-one-out errorを最小とする遺伝子の組み合わせを10試行上で選択。
(c)10試行上で最頻出する遺伝子群を選択
(d)選択された遺伝子群上でFisher linear classifierを設計し、31個のテストサンプルを識別。
5.結果
2〜16個の遺伝子を用いて24/31(77%)〜27/31(87%)の精度で、遠隔再発を予測できたが、この結果は我々の予想を大幅に下回った。最も考えられる理由として、サンプルラベルの不正確さが挙げられる。すなわち、訓練サンプルに用いるサンプルの中には残肝再発をコントロールできないために、その残肝再発巣から遠隔臓器に転移したと考えられるサンプルが混入していた。このように遠隔再発の場合は、残肝における転移巣のコントロールという因子が加わるために、原発巣の遺伝子発現プロファイルのみに依存する本予測システムの限界があるものと考えられた。
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