| 研究課題/領域番号 |
19K09768
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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56040:産婦人科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
小松 正明 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 副チームリーダー (70750842)
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| 研究分担者 |
浜本 隆二 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, 分野長 (80321800)
金子 修三 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, ユニット長 (10777006)
浅田 健 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (70773414)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 卵巣がん / 人工知能 / ロボット技術 / マルチオミックス解析 / ChIP-seq / ロボット / エピゲノム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
卵巣がんの新規治療標的・感受性マーカーを探索するため、機械学習・深層学習などの人工知能技術を用いて、臨床情報・病理画像データおよびゲノム・エピゲノム解析データ等の多層化データを統合的に解析する。また、汎用ヒト型ロボット「まほろ」を技術的難易度の高いエピゲノム解析に適用することで、 大規模数の臨床検体に対して効率的に実施し、かつ再現性の高いデータを得る。
これらの新規技術の融合により、卵巣がんの発生・進展に関する分子生物学的メカニズムを包括的に解明し、早期診断や治療効果・副作用予測などの重要な臨床的知見を得て、将来的なPrecision Medicine (精密医療)の実現に貢献する。
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| 研究成果の概要 |
卵巣がんは婦人科腫瘍で最も予後不良であり、予後改善に向けた早期診断や創薬を目指して、卵巣がんの発がん機序を解明する必要がある。卵巣がんの発がん機序にはエピゲノム異常の影響が大きいことが報告されており、まず煩雑なエピゲノム解析手法にロボット技術を導入した新規実験系を構築し、その実験精度・再現性を高めた。さらに、人工知能技術を用いて卵巣がん臨床検体のオミックスデータを多層解析し、発がん段階における複雑なクロマチン構造変化の網羅的解析を進めた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
卵巣がんの予後改善に向けた個別化・精密医療の実現を目指して、その複雑な発がん機序を解明するための新たなエピゲノム解析手法を構築した。まず煩雑なエピゲノム解析手法にロボット技術を導入して、その実験精度・再現性を高めた。さらに、人工知能技術を用いて卵巣がん臨床検体のオミックスデータを多層解析し、発がん段階における複雑なクロマチン構造変化の網羅的解析を進めた。
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