| 研究課題/領域番号 |
16500113
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
浜本 義彦 山口大学, 工学部, 教授 (90198820)
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| 研究分担者 |
平林 晃 山口大学, 工学部, 助教授 (50272688)
内村 俊二 山口大学, 工学部, 助手 (50203550)
岡 正朗 山口大学, 医学部, 教授 (70144946)
飯塚 徳男 山口大学, 医学部, 助手 (80332807)
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| 研究期間 (年度) |
2004 – 2005
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| キーワード | マイクロアレイ / 遺伝子発現情報解析 / パターン認識 / 予後予測 / 遺伝子 |
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| 研究概要 |
16年度では、リンパ節転移の観点から食道がんのプロファイリングを行った。Affymetrix社のマイクロアレイを用いて22115遺伝子を対象に、食道がん54症例と11の非癌部を比較した。その結果、食道がんのリンパ節転移の予測においては癌の深達度が重要であるとの知見を得た。すなわち、深達度が浅い場合と深い場合とではリンパ節転移に関わる遺伝子群には重なりがなく、独立のメカニズムで転移が起こることが判明した。このことを踏まえて、リンパ節転移の予測を行うべきであるとの結論に達した。
17年度は予測システム構築のための幅広い検討を行った。ヒトゲノム解析では症例数(サンプル数)に比べ遺伝子数は圧倒的に少ない。このため予測システムを構築する際に様々な困難が生じる。豊富な実績を有する肝癌を対象にこれを解決するための戦略を検討した。その結果、以下の知見を得た。遺伝子選択のロバスト化が必要であり、特にサンプル変動への対処がポイントとなる。また、予測システムを構築するに当たって、教師なし学習よりも教師あり学習を用いるべきであり、さらに識別器設計よりも遺伝子選択に力を注ぐべきである。以上、実際的な状況でも適用できる予測システム構築の方策を確立することができた。
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