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2021 年度 実績報告書

超小型膜表面応力センサー(MSS)を用いた呼気によるがんの早期発見法の探索

研究課題

研究課題/領域番号 18K07318
研究機関筑波大学

研究代表者

小島 寛  筑波大学, 医学医療系, 教授 (10225435)

研究分担者 大越 靖  筑波大学, 医学医療系, 准教授 (10400673) [辞退]
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2022-03-31
キーワード人工嗅覚センサ / 膜表面応力センサ / MSS / 呼気 / がん / ガスクロマトグラフ質量分析計
研究実績の概要

本研究は、新たに開発された人工嗅覚センサ(第二世代膜型表面応力センサ:MSS)を用いて、呼気中の匂い物質を解析することにより、がんを判別するスクリーニング法を確立することを目的とした。
まずMSSによる呼気解析の信頼性を証明するため、再現性評価実験と検出性能試験を行った。再現性評価実験では、一年以上にわたり同一人物の呼気を繰り返し測定し(N=83)、再現良く測定できることを明らかにした。検出性能試験では、ラベル付き(アルコール含有)呼気と通常呼気の測定を実施し(N=18)、ラベル付き呼気が有意に異なる出力信号パターンを示すことを確認した。
次に、MSSががん患者呼気と健常人呼気を判別できるか否かを検討した。MSSを用いて、21がん種の担がん患者約100人、健常人約70人の呼気を採取・測定した。機械学習を用いて解析を行った結果、診断精度は約8割であった。有症率3%のがんでシミュレーションすると、3000人のがん患者のうち陽性と正しく診断されるのは約2300人、誤って陰性と診断されるのは約700人ということになり、さらなる診断精度の向上が必要であることが明らかになった。
診断精度向上を意図として、がん臭の原因成分の特定を進めた。濃縮装置付ガスクロマトグラフ質量分析計を用いてがん患者呼気約60検体と非がん者呼気約40検体を測定したところ、がん呼気と非がん呼気間で有意に含有量が異なる成分を複数確認することができた。この解析結果を基にMSSに内蔵する感応膜をがん検出に適した材質へと改良することにより、今後より精度の高い検出力が得られることが期待される。
本研究により、第二世代MSSを用いた呼気分析が、高い信頼性を持ちがんと健常人を判別できる可能性があることを示した。診断精度を高める方針も明確であり、がんスクリーニング検査に特化した匂い分析システムを構築するために更なる研究を進める。

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2021 その他

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 備考 (2件)

  • [雑誌論文] Statistical evaluation of total expiratory breath samples collected throughout a year: reproducibility and applicability toward olfactory sensor-based breath diagnostics.2021

    • 著者名/発表者名
      Inada K, Kojima H, Cho-Isoda Y, Tamura R, Imamura G, Minami K, Nemoto T, Yoshikawa G
    • 雑誌名

      Sensors (Basel)

      巻: 21(14) ページ: 4742

    • DOI

      10.3390/s2114474

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [備考] DG Lab Haus

    • URL

      https://media.dglab.com/2018/11/01-mss-01/

  • [備考] NHK:おはよう日本(2021.3.26)

    • URL

      https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210420/k10012984261000.html

URL: 

公開日: 2022-12-28  

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