| 研究課題/領域番号 |
22K16865
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 東海大学 |
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研究代表者 |
林 優 東海大学, 医学部, 助教 (80631837)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 卵巣癌 / 子宮内膜症 / エクソソーム / 糖蛋白 / 糖ペプチド / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
我々は、CSGSA解析により得られる、再現性のある1例毎約2000のピークに画像化・深層学習を応用して良性婦人科腫瘍と卵巣癌を選別するアルゴリズムを報告した。本研究ではCSGSAをエクソソーム中の糖蛋白に応用し、より感度特異度の高い卵巣癌早期診断法の開発を目指す。
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| 研究成果の概要 |
我々は、血中糖蛋白を分解して得た糖ペプチド約2000種のピーク値から癌と非癌を判定する卵巣癌検知AIを開発した(特許取得済)。本研究では、卵巣癌検知AIの特異度・感度を挙げるために、エクソソーム中糖蛋白からの糖ペプチドを用いて上記検知AIを作成することを目的としたが、血清1000μLから精製したエクソソーム中の糖蛋白からの糖ペプチドは微量であり解析が困難であることが判明した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
エクソソームは細胞外小胞であり、蛋白やRNAなど、起源細胞に由来する多くの分子を含み、疾患バイオマーカーの貯蔵庫と報告されている。我々はエクソソーム中の糖蛋白、そこから得た糖ペプチドに注目し我々の開発した卵巣癌検知AIへの応用を試みたが、残念ながらエクソソーム中の糖蛋白からの糖ペプチドは微量であり解析が困難であった。今後、エクソソーム中の糖蛋白を詳細に解析できる方法が開発されることを期待したい。
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