| 研究課題/領域番号 |
17H04340
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| 研究機関 | 東海大学 |
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研究代表者 |
三上 幹男 東海大学, 医学部, 教授 (30190606)
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| 研究分担者 |
信田 政子 東海大学, 医学部, 講師 (10338717)
池田 仁惠 東海大学, 医学部, 講師 (20365993)
平澤 猛 東海大学, 医学部, 講師 (70307289)
柴田 健雄 東海大学, 医学部, 講師 (30366033)
宮澤 昌樹 東海大学, 医学部, 特定研究員 (30624572)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 卵巣癌 / 血清バイオマーカー / 糖ペプチド / 質量分析 / 人工知能 / 深層学習 / リキッドバイオプシー |
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| 研究実績の概要 |
卵巣癌例39例、婦人科良性疾患例45例の血清を用いて、網羅的血清糖ペプチドプロファイル解析にて糖ペプチドピークを得て、両群を分離する分析をOPLS-DA (Orthogonal partial least squares Discriminant Analysis )法及びDeep learning（Mathworks 社MATLAB）にて行った。
OPLS-DA法及びDeep learningにて両群を判別することは可能であった。つまり血清のみを用いて婦人科良性疾患患者と初期卵巣癌患者を分けることが可能であった。これは採血による卵巣癌検診の可能性を示している。しかし問題点として、統計手法による過学習（Over fitting）の可能性があることが指摘された。この問題点を解決するのは多数の血清サンプルを必要とするために症例の集積を行うと同時に、現在手元にある卵巣癌例300例と健常人＋婦人科良性疾患群300例をtest set200＋200例 とvalidation set100＋100例に分けて、網羅的血清糖ペプチド解析を行い糖ペプチドのピークデータを収集している。 網羅的糖ペプチドプロファイル解析による新たな疾患特異的な糖ペプチドマーカーの探索については、マーカー候補となる糖タンパク分子が同定されており、構造解析を行っている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
卵巣癌例39例、婦人科良性疾患例45例の血清を用いて、網羅的血清糖ペプチドプロファイル解析にて糖ペプチドピークを得て、両群を分離する分析をOPLS-DA (Orthogonal partial least squares Discriminant Analysis )法及びDeep learning（Mathworks 社MATLAB）にて行った。
OPLS-DA法及びDeep learningにて両群を判別することは可能であったが、過学習（Over fitting）の可能性があることが指摘された。そこで現在卵巣癌例300例と健常人＋婦人科良性疾患群300例をtest set200＋200例 とvalidation set100＋100例に分けて、網羅的血清糖ペプチド解析を行い糖ペプチドのピークデータを収集している。網羅的糖ペプチドプロファイル解析による新たな疾患特異的な糖ペプチドマーカーの探索については、マーカー候補となる糖タンパク分子が同定されており、構造解析を行っている。すでに4つの糖ペプチドについて構造解析を終了しており、糖たんぱく質を同定した。そのたんぱくの持つ糖鎖構造によって癌マーカーとしてのAUC（良性疾患と癌との判別能力）に違いがあることが判明した。
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| 今後の研究の推進方策 |
さらなる卵巣癌、婦人科疾患、健常人の血液を収集するために、全国11施設の協力を得るべく、日本産科婦人科学会学術講演会（仙台）おいてmeetingを開催する予定である。また申請者は教育講演の機会を与えられ今回の成果を多くの産婦人科医に知ってもらい協力を要請する。
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