公募研究
新学術領域研究(研究領域提案型)
１．乳がんにおける治療効果判定グレード及び遺伝子発現と治療効果判定グレードとの傾向性検定パクリタキセルによる治療効果の判定グレードは、グレード2，3を有効群として1つに合わせ4段階の連続する値であると考え、この値における各遺伝子の発現変動との相関関係を調べるために遺伝子ごとに傾向性検定を行った。その結果、判定グレードと相関傾向の強い発現変動を示す645遺伝子（Fold change > 1.5、 p < 0.01）を同定した。２．タキサン系抗がん剤の治療効果予測システムの構築パクリタキセルによる術前抗がん剤治療症例とタキサン系抗がん剤であるドセタキセル治療症例のマイクロアレイデータを合わせたデータセットで、タキサン系抗がん剤の治療効果予測モデルの構築を目指した。129サンプルをトレーニングセットとテストセットに分け、さらに、最適な主成分数を決定するためにトレーニングセット内で5つのトレーニングとテストのセットを作成して、それぞれで遺伝子選択（Wilcoxon rank sum test、Fold change > 1.5、FDR < 0.25）と主成分スコアの計算、サポートベクターマシンによる効果予測を含む5-fold Cross Validation（CV）を行った。その結果、第１主成分から第５主成分までの主成分スコアを用いた計算にて平均CVエラーが最小値を示した。次にトレーニングセットを全て用いて遺伝子選択をし、主成分分析により主成分スコアを求めて、サポートベクターマシンで学習させ、この情報をもとにテストデータセットの治療効果を予測した。その結果、5-fold CVの平均エラーが最小となる第１主成分から第５主成分の主成分スコアを用いたサポートベクターマシンで予測を行うことで、82.1%の精度で治療効果を予測することが可能となった。
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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すべて 雑誌論文 (5件) (うち査読あり 5件、 オープンアクセス 3件、 謝辞記載あり 1件) 学会発表 (8件) (うち招待講演 4件) 備考 (1件)
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http://www.tmd.ac.jp/mri/mgen/index.html
