網羅的血清糖ペプチドピークと人工知能を用いた卵巣癌早期診断法の開発

2020 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 18K09300
• 研究機関: 東海大学
• 研究代表者: 池田 仁惠 東海大学, 医学部, 講師 (20365993)
• 研究分担者: 信田 政子 東海大学, 医学部, 講師 (10338717) ; 三上 幹男 東海大学, 医学部, 教授 (30190606) ; 柴田 健雄 東海大学, 健康学部, 講師 (30366033) ; 平澤 猛 東海大学, 医学部, 准教授 (70307289)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• 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

研究実績の概要

上皮性卵巣癌（epithelial ovarian carcinoma：EOC）を初期に発見できるような検診法や腫瘍マーカーは確立されていない。今回我々は従来の単一分子の血清腫瘍マーカー測定による診断ではなく、網羅的血清糖ペプチドスペクトラ解析(Comprehensive Serum Glycopeptide Spectra Analysis (CSGSA), Hayashi M, Ikeda M, et al. Cancers. 2019 Apr 27;11(5))に、AI（artificial intellectual technology）を用いて初期EOCの鑑別診断を試みた。CSGSA解析とは、血液より糖蛋白を抽出、糖ペプチドとして液体クロマトグラフィー質量分析（LC/MS）に投入し、そこより得た2次元データから再現性のある約2000ピークを抽出し、そのすべてのピークデータを患者間で比較して単一腫瘍マーカーの同定、あるいはすべてのピークデータを用いて病態の判別を行う診断システム（究極のCombination Assay）の構築を目指すものである。
上皮性卵巣癌患者および非癌患者の血清を用いてCSGSAを施行した。得られたCSGSAピーク値をすべて用いてそのCSGSAピーク値の発現パターンを表す2Dバーコードを作成し、さらにCA125とHE4の値で色付けした。この色付き2Dバーコードにディープラーニングを行い、初期EOCの鑑別を試みた（CSGSA(AI)）。
CSGSA(AI)では、Training Setにて作成したアルゴリズムにTest Setを投入すると、Accuracyは89％であった。CA125のAccuracyは79% 、HE4では85％であり、本診断方法は初期EOCをより正確に診断可能であった。

研究成果

• [雑誌論文] Comprehensive Serum Glycopeptide Spectra Analysis Combined with Artificial Intelligence (CSGSA-AI) to Diagnose Early-Stage Ovarian Cancer. (2020)
  • 著者名/発表者名: Tanabe K, Ikeda M, Hayashi M, Matsuo K, Yasaka M, Machida H, Shida M, Katahira T, Imanishi T, Hirasawa T, Sato K, Yoshida H, Mikami M
  • 雑誌名: Cancers (Basel) 巻: 12（9） ページ: E2373
  • DOI: 10.3390/cancers12092373
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Epidemiological guideline influence on the therapeutic trend and patient outcome of uterine cervical cancer in Japan: Japan society of gynecologic oncology guideline evaluation committee project. (2020)
  • 著者名/発表者名: Shigeta S, Shida M, Nagase S, Ikeda M, Takahashi F, Shibata T, Yamagami W, Katabuchi H, Yaegashi N, Aoki D, Mikami M.
  • 雑誌名: Gynecol Oncol. 巻: 159 ページ: 248-255
  • DOI: 10.1016/j.ygyno.2020.07.023
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Utility of Comprehensive Serum Glycopeptide Spectra Analysis (CSGSA) for the Detection of Early Stage Epithelial Ovarian Cancer. (2020)
  • 著者名/発表者名: Matsuo K, Tanabe K, Hayashi M, Ikeda M, Yasaka M, Machida H, Shida M, Sato K, Yoshida H, Hirasawa T, Imanishi T, Mikami M.
  • 雑誌名: Cancers (Basel) 巻: 12(9) ページ: E2374
  • DOI: 10.3390/cancers12092374
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Analysis of pathological and clinical characteristics of cervical conization according to age group in Japan. (2020)
  • 著者名/発表者名: Murakami I, Ohno A, Ikeda M, Yamashita H, Mikami M, Kobayashi Y, Nagase S, Yokoyama M, Enomoto T, Katabuchi H.
  • 雑誌名: Heliyon 巻: 6(10) ページ: e05193
  • DOI: 10.1016/j.heliyon.2020.e05193.
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Usefulness of laparoscopic restaging surgery for patients diagnosed with apparent early ovarian/fallopian tubal cancer by a prior surgery, a case control observational study in a single institute in Japan. (2020)
  • 著者名/発表者名: Yoshida H, Yamamoto M, Shigeta H, Yasaka M, Machida H, Ikeda M, Shida M, Hirasawa T, Mikami M.
  • 雑誌名: Eur J Gynaecol Oncol 巻: 41(6) ページ: 960-968
  • DOI: 10.31083/j.ejgo.2020.06.2224
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] NGS-based molecular profiling ( a multi-center collaborative, observation study in Japan) highlights pathogenic variants of DNA-repair genes in advanced or recurrent endometrial cancer. (2020)
  • 著者名/発表者名: Fujiwara H, Oda K, Takahashi N, Sakata J, Taneichi A, Ikeda M, Tanikawa M, Kusakabe M, Mitsuhashi A, Kobayashi Y, Yamashita H, Suzuki N, Akiyama A, Tokunaga H, Tanaka N, Mikami M
  • 学会等名: ASCO2020 The American Society of Clinical Oncology
  • 国際学会