| 研究課題/領域番号 |
19H03728
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分55020:消化器外科学関連
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| 研究機関 | 浜松医科大学 |
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研究代表者 |
竹内 裕也 浜松医科大学, 医学部, 教授 (20265838)
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| 研究分担者 |
平松 良浩 浜松医科大学, 医学部, 特任准教授 (00397390)
菊池 寛利 浜松医科大学, 医学部, 准教授 (70397389)
松本 知拓 浜松医科大学, 医学部, 助教 (10867229)
村上 智洋 浜松医科大学, 医学部附属病院, 診療助教 (60897510)
神谷 欣志 浜松医科大学, 医学部附属病院, 講師 (20324361)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 循環腫瘍細胞 / 定量位相顕鏡 / フローサイトメーター / negative selection / 人工知能 / 画像認証 |
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| 研究成果の概要 |
細胞の形態情報に基づいた血中循環腫瘍細胞（CTC）の同定を目的とし、定量位相顕微鏡を用いた2次元像位相イメージングフローサイトメーター（2D-IFCM）を実現し、さらに高分解能な3D-IFCMと2D-IFCMと組み合わせたハイブリッドIFCMの開発を行い、試作機を完成させた。健常人および消化器癌患者さんから同意を得て末梢血液を採取し、2D-IFCMおよびハイブリッド試作機で観察し、末梢血有核細胞中のCTC候補細胞を同定した。
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| 自由記述の分野 |
消化器外科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
既存のCTC検出方法のほとんどは表面マーカーを用いた細胞の選別であるのに対し、本手法は光学的技術を用いた細胞形態の詳細な観察と人工知能（AI）を用いた画像認証システムを組み合わせた全く新しいCTC検出法であり極めて独創的である。本手法は細胞表面マーカーを用いないため細胞に与える影響が最小限であり、新たなCTCの生物学的解析を可能とする。CTCの基礎研究の飛躍的な発展が期待されるのみならず、臨床応用によって癌診療に革命を起こす可能性もあり、世界に与えるインパクトは非常に大きい。
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