研究課題
乳がんの種類は主に４つに大別される。最初の３種類はそれぞれ異なる治療法に対応しており、残りの1種類は治療法がまだ確立していない、いわば最も悪性の乳がんである。このため、この種類はtriple negative (TN)と呼ばれている。ここで、TN患者の中には、少なからず、治療法が確立している3種類のがんタイプに類似し、既存の治療法が有効な患者がいる可能性がある。従って、TN患者の中から、既存の治療法が有効な患者を何らかの規則で発見できれば、臨床上非常に有効である。以上の動機に基づき、この研究では、患者の遺伝子配列データ、特にSNP(Single-nucleotide polymorphism)データから乳癌患者の種類に関する規則の発見を試みる。特に解析手法として機械学習を用いる。平成27年度は、がん患者のデータが豊富に蓄積されているTCGA(The Cancer Genome Atlas)データベースのデータを用い、3種類の機械学習手法を用いて規則の発見を試みた。計算機実験を行い、初期結果を論文としてまとめた。論文は今後改訂後、投稿予定である。同時に、関連する話題として、生命科学で脚光を浴びているlong ncRNAのデータベースおよび解析のためのバイオインフォマティクスツールに関するサーベイ論文を執筆し、投稿受理された。
2: おおむね順調に進展している
上記の通り、乳がん遺伝子による規則の発見・及び解析を順調に進めていると同時に、結果を論文としてまとめ、雑誌に投稿予定であるため。
今後、上記の研究をさらに推進する。特に、追加実験を行いつつ、論文を完成させ、雑誌投稿及び改訂を行う予定である。
すべて 2016
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Briefings in Bioinformatics
巻: unassigned ページ: unassigned
http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbv114
