血中細胞外小胞因子を加えた機械学習による脂肪性肝疾患からの発癌高危険群の同定

• 研究課題/領域番号: 23K06397
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分49010:病態医化学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 佐藤 雅哉 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (30722665)
• 研究分担者: 大塚 基之 東京大学, 医学部附属病院, 届出研究員 (90518945)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: NAFLD

研究開始時の研究の概要

本研究では既存の臨床パラメーターに肝細胞由来の血中細胞外小胞の情報を加えて機械学習を走らせることにより、NAFLDからの肝発癌高危険群を効率的に同定する。検討対象は、臨床パラメーターが付随する血清保管済みのコホート（本研究は、癌の存在診断ではなく「発癌高危険群」の同定のために、1500人の患者（肝がん患者500人、対照となる同時期の性・年齢をマッチさせた非肝がん患者1000人）の「肝癌診断1年前の血清」を用いる）を、テストコホートと検証コホートに分けて評価し、ROCを描いてAUCを算出のうえ評価する。