| 研究課題/領域番号 |
24K10394
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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50020:腫瘍診断および治療学関連
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
坂井 和子 近畿大学, 医学部, 講師 (20580559)
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| 研究分担者 |
西尾 和人 近畿大学, 医学部, 教授 (10208134)
津谷 康大 近畿大学, 医学部, 教授 (10534985)
須田 健一 近畿大学, 医学部, 講師 (30631593)
小原 秀太 近畿大学, 医学部, 助教 (20813926)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 血小板 / 肺癌 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
我々の先行研究で得た、肺癌患者の術前血小板と健常人の血小板遺伝子発現データをトレーニングセットとし、TEP（癌患者）とnon-TEP(非癌患者)を区別する機械学習判別モデルの構築を行う。次に、独立した前向きに収集する肺癌患者術前検体と、健常人の血小板 RNA発現情報を検証セットとして、その予測精度を検証し、判別モデルを用いて、術後の血小板RNA遺伝子発現データにより、腫瘍の存在（MRD）を判別する。術後の臨床的再発の有無から、再発予測能およびリードタイムを算出し、MRD診断法としての可能性を検討する。さらに、判別に用いる分子マーカーから血小板に影響を与えうる腫瘍の分子病態を明らかにする。
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