研究課題
基盤研究(C)
FOLFOX治療を受けた切除不能大腸がん患者83名をトレーニングセットとテストセットに分け、各がん組織からRNAを抽出したのち発現プロファイルを解析した。ランダムフォレストによる解析ではトレーニングセットを感度81.4%、特異度85.1%でFOLFOXの奏効率を予測し得た。さらにoutlierを除外することにより感度91.5%、特異度95.6%まで予測精度をあげることがあ可能であり、この予測モデルを用いてテストセット29例のFOLFOX感受性を予測したところ、69.2%の精度であった。遺伝子プロファイリングを用いた機械学習アルゴリズムによる薬剤感受性予測は個別化医療に有用と考えられた。
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