| 研究課題/領域番号 |
16300090
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 研究機関 | (財)癌研究会 |
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研究代表者 |
松浦 正明 財団法人癌研究会, 癌研究所・物理部, 主任研究員 (40173794)
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| 研究分担者 |
星川 裕 財団法人癌研究会, ゲノムセンター, 研究員 (80280626)
宮田 敏 財団法人癌研究会, ゲノムセンター, 研究員 (60360343)
牛嶋 大 財団法人癌研究会, ゲノムセンター, 研究員 (60328565)
江口 真透 統計数理研究所, 統計基礎研究系, 教授 (10168776)
三木 義男 東京医科歯科大学, 難治疾患研究所, 教授 (10281594)
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| キーワード | プロテオーム / タンパク発現 / 質量分析計 / 統計的手法 / 機械学習 / OMICSデータ |
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| 研究概要 |
本年度は、臨床情報が付与された質量分析計を用いたタンパク発現データに対する疾病関連因子探索理論の構築と、疾病予測に関連する重要タンパクを探索するための解析システムのプロトタイプを作成した。解析用データに関しては、癌研病院においてインフォームドコンセントの取れた患者に対して連結不可能匿名化されたデータのみを利用し、乳癌および大腸癌のデータを収集して簡易データベースを作成し、解析用にデータを加工し整理を行なった。癌をモデルとする多因子遺伝子疾患に対するタンパク発現データ解析における方法論の開発に関しては、プロテオーム解析装置SELDI-TOF/MSを用いた臨床情報付きタンパク発現データの統計的手法を検討した。その手法には、A.個人のタンパク発現ピーク同定の問題、B.各個人間の共通タンパク発現ピークの較正問題、C.臨床情報と関連するタンパクの同定問題が含まれ、これらを詳細に検討した。個人のタンパク発現ピーク同定の問題については、スプラインの概念を応用してピークを検出する方法を開発し、検出できるピークの数において従来の方法よりも優れた特徴を有していることを実例で示した。さらに、患者間のピークを較正するプログラムを開発し、さらに臨床情報と関連するピークの同定問題では機械学習理論に基づくAdaBoostのプログラムを作成した。これらの内容に関しては、日本癌学会(福岡)およびアメリカ癌学会特別カンファレンスで報告した。さらに米国シアトルにあるFred Hutchinson Cancer Research Centerを訪問し、プロテオーム研究者からのレビューを受けた。これらの内容をまとめ日本計量生物学会の学会誌等に掲載した。
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