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2021 年度 研究成果報告書

遺伝子ビッグデータのマシーンラーニングによる放射線感受性予測プログラムの開発

研究課題

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研究課題/領域番号 18K07706
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分52040:放射線科学関連
研究機関富山大学

研究代表者

齋藤 淳一  富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (70572816)

研究分担者 佐藤 浩央  群馬大学, 重粒子線医学推進機構, 助教 (90750571)
尾池 貴洋  群馬大学, 医学部附属病院, 講師 (10643471)
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2022-03-31
キーワードオミクス / 遺伝子変異 / 放射線感受性 / コロニー形成法
研究成果の概要

がん細胞株データベースから1039種のがん細胞株の網羅的遺伝子変異・発現情報を取得し整理した。これらのがん細胞株を用いた放射線実験に関連する9690論文を査読し、コロニー形成法で放射線感受性が評価された論文数が多い上位8細胞株566論文において、SF2(2Gy照射時の生存分画)の変動係数が全細胞株で30%を下回ることを見出した。がん細胞株の放射線感受性データ取得のためにディープラーニングアルゴリズムを開発して網羅的文献解析を行い放射線感受性データベースを作成した。放射線感受性データベースの情報をマシーンラーニングで解析する際に必要な統計学的情報である実験パラメータを原著論文から取得し整理した。

自由記述の分野

放射線腫瘍学

研究成果の学術的意義や社会的意義

がんの放射線感受性と遺伝子変異との関連については不明な点が多く、遺伝子変異情報の放射線治療個別化への応用は進んでいない。本研究に使用されるX線感受性評価指標は高い試験間正確性をもつ必要があるため放射線感受性評価のひとつであるコロニー形成法について検討し、コロニー形成法のSF2は本研究目的に合致する試験間正確性を有することがわかった。
放射線抵抗性寄与プロファイル候補として同定されたKRAS/SMAD4同時変異が高いSF2値に有意に関係することを培養細胞実験系および既報の解析により見出した。結果、英文査読あり学術誌へ論文3報、学術集会へ20演題を発表し、専門家と知見を共有・討議することができた。

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公開日: 2023-01-30  

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