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

• Project/Area Number: 21K15961
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 53010:Gastroenterology-related
• Research Institution: Tokyo Medical University
• Principal Investigator: 向井 俊太郎 東京医科大学, 医学部, 准教授 (50895745)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥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: 膵癌 / メタボローム解析 / 唾液 / イムノクロマトリーダー / 人工知能 / オミックス解析 / ゲノム解析 / オミックス

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。

Outline of Annual Research Achievements

当初の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研究の準備を進めていたが、COIなどの問題もあり倫理委員会申請に難渋し、研究計画自体の変更も余儀なくされた。そこで、再度研究計画に関して再考し、膵癌に対するイムノクロマトリーダーを用いた唾液メタボローム解析に主眼をおいた研究を遂行していく研究計画に変更を行った。イムノクロマトリーダーの購入を行い、倫理委員会承認のもと、膵癌患者を中心とした膵疾患患者の唾液サンプル、血液サンプルの採取を現在行っている段階である。現在までに20-30名の膵疾患患者のサンプルを採取し、順次解析を行っている。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

COIなどの問題もあり倫理委員会申請に難渋し、研究計画自体の変更を余儀なくされた。研究計画の修正を行い、研究開始できているが、当初の予定よりは遅れている。

Strategy for Future Research Activity

引き続き膵癌患者を中心とした膵疾患患者の唾液サンプル、血液サンプルの採取を行い、メタボローム解析、イムノクロマトリーダーを用いた解析を行っていく予定である。