| 研究課題/領域番号 |
24500206
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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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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
浜本 義彦 山口大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (90198820)
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| 研究分担者 |
飯塚 徳男 山口大学, 医学部付属病院, 准教授 (80332807)
藤田 悠介 山口大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (40509527)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2014年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2013年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2012年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 癌 / パターン認識 / 診断 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では血液検査により肝癌の再発予測システムの開発を目的とする。このため、ゲノムデータと臨床データを統合して２値パターンとし、２値パターンを識別する新しいブール識別器を開発した。実験では肝癌を手術で完全に切除した患者を訓練サンプル４０とテストサンプル３３として用いた。特徴には、ゲノムデータとしてSPINTとSRDというメチル化遺伝子を、また臨床データとして肝癌の代表的な腫瘍マーカーであるAFPとPIVKAを用いた。ブール識別器を用いて、テストサンプルの血液検査で感度64%, 特異度65%、Youden-index0.29という高精度で肝癌の再発を予測できたことから、臨床応用の見通しを得た。
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