研究課題
19年度は、特異的スポットの網羅的探索による候補蛋白質群の検出を下記の要領で行った。中村と蔵満によりラベル付けされた癌クラスのゲル画像と非癌クラスのゲル画像を対比させ、浜本、平林、内村により片方のクラスに特異的に存在するスポットを高精度で検出するアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは、局所的マヅチィングを行いつつ大局的整合性を取るもので、ノイズにも頑健であることが特徴となっている。検出されたスポットからの蛋白質の医学的評価を飯塚により行った。その結果、癌関連の有力な候補蛋白質群の同定を行うことができた。この成果を踏まえて20年度に計画されている、統計的パターン認識理論に基づく癌診断システム開発への見通しを得た。