| 研究課題/領域番号 |
24K15175
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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62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
Lysenko Artem 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 助教 (80753805)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | cancer immunology / spatial transcriptomics / deep learning |
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| 研究開始時の研究の概要 |
This project will develop a novel AI method for improved spatial profiling of cancerous tumor samples. The goal of the method is to detect and characterize different types of anti-cancer immune response. These different types of immune response will then be related to clinically important factors, like prognosis and response to specific treatments. Better understanding of these associations will then allow better therapy optimization (personalized medicine) and facilitate the development of new cancer immunotherapy approaches.
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