| 研究課題/領域番号 |
18K07318
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分50020:腫瘍診断および治療学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
小島 寛 筑波大学, 医学医療系, 教授 (10225435)
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| 研究分担者 |
大越 靖 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (10400673)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 人工嗅覚センサー / 膜型表面応力センサ / 呼気 / がん / 機械学習 / ガスクロマトグラフ質量分析計 / がん検診 / 人工嗅覚センサ / 膜表面応力センサ / MSS / 超小型膜型表面応力センサ / ガガスクロマトグラフ質量分析計 / 早期診断 / がん早期診断 / 早期発見 / 膜表面応力センサ- |
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| 研究成果の概要 |
人工嗅覚センサ（膜型表面応力センサ：MSS）を用いて、呼気によるがんのスクリーニング法確立を試みた。同一人物の呼気の繰り返し測定、アルコール含有呼気の測定によって、MSSを用いた呼気測定法の信頼性を確認した後に、MSSががん患者と健常人を判別できるか検証した。担がん患者100人、健常人70人の呼気を機械学習を用いて解析した結果、診断精度は約8割であった。さらなる精度向上を意図し、濃縮装置付ガスクロマトグラフ質量分析計を用いてがん患者呼気60検体と非がん者呼気40検体を測定した。両者間で有意に含有量が異なる呼気成分を複数同定したので、今後はMSSの感応膜を最適化することにより実用化を目指す。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究によって、人工嗅覚センサ（膜型表面応力センサ：MSS）を用いた呼気測定が将来のがんスクリーニング法の選択肢になり得ることが示された。呼気測定によって複数のがん種が同時にスクリーニングできるようになれば、簡便かつ安価ながん検診が可能になることより、高齢化が進みがん発生数が増加しつつある我が国において、きわめて有望ながんスクリーニング手法になることが期待できる。実用化に向けては診断精度の向上が必要であるが、ガスクロマトグラフ質量分析計を用いた解析でがん呼気で有意に濃度の異なる物質が特定されつつあるので、今後MSSに内蔵する感応膜組成を最適化することによって達成可能であると考えている。
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