糖脂質に注目した機械学習による腎癌の病勢進行および薬効判定マーカーの確立

• 研究課題/領域番号: 24K12478
• 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56030:泌尿器科学関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 坂本 泉 東北大学, 医学系研究科, 助教 (20705305)
• 研究分担者: 佐藤 友紀 東北大学, 大学病院, 助教 (60569648) ; 伊藤 明宏 東北大学, 医学系研究科, 教授 (70344661) ; 川崎 芳英 東北大学, 大学病院, 講師 (80722256)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 腎細胞癌 / 糖脂質

研究開始時の研究の概要

糖脂質disialosyl globopentaosylceramide (DSGb5) は腎癌細胞において、悪性度及び予後不良を示唆する化合物として見出された。しかし、単一構造を有するDSGb5の入手が困難なため定量的評価まで至っていない。本研究ではDSGb5を完全化学合成し、構造および濃度が明確なDSGb5を用いて分析系を立ち上げる。さらに、腎癌の病勢進行度における定量的糖鎖プロファイルを取得・解析し、データベースを構築する。このデータベースから機械学習を実施し、見出されたアルゴリズムからDSGb5が腎癌の進行度をより正確に評価できるマーカー化合物として機能するか判断する。