• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

人工知能のバイオシミュレーションによる膵癌細胞機能の解明と個別化療法への応用

Research Project

Project/Area Number 21K15961
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 53010:Gastroenterology-related
Research InstitutionTokyo Medical University

Principal Investigator

向井 俊太郎  東京医科大学, 医学部, 講師 (50895745)

Project Period (FY) 2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywordsメタボローム解析 / ゲノム解析 / 人工知能 / オミックス / 膵癌
Outline of Research at the Start

我々は、従来の方法より正確に定量出来るCE-TOFMSという新規技術によって唾液メタボローム解析(代謝物の網羅的解析)の研究を行い、膵癌に特徴的なバイオマーカーを発見し、早期診断への有用性を報告している。この技術を応用し、癌組織を用いたゲノム解析と同様に、個別化医療への可能性について考え本研究を企画・立案した。具体的には、臨床組織検体のゲノム解析と唾液・血液検体のメタボローム解析によって得られる情報と臨床情報を、人工知能(AI)を用いてオミックスとして統合化することにより、癌細胞をコンピュータ上でシミュレーション化し、膵癌に対する化学療法(抗癌剤治療)の感受性を評価することの実現性を検証する。

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2021-08-30  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi