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 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, 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。