| 研究課題/領域番号 |
19K22658
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
石井 秀始 大阪大学, 医学系研究科, 特任教授(常勤) (10280736)
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| 研究分担者 |
土岐 祐一郎 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (20291445)
江口 英利 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (90542118)
今野 雅允 大阪大学, 医学系研究科, 寄附講座講師 (80618207)
浅井 歩 大阪大学, 産業科学研究所, 特任助教(常勤) (40783262)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2021-03-31
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| キーワード | ＲＮＡメチル化 / エピトランスクリプトーム / シークエンス |
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| 研究実績の概要 |
マイクロRNAのM6Aを正確に計測するために、TS法とMS法による計測法を開発し、その精度を最大化するために開発研究を行ってきた。その結果、血液中に含まれるエクソゾーム(EV）の外側の形状とその中身のシークエンスを高い精度で行う事に成功した。第1に、EVの選別から外側の形状のみで高い精度で由来する臓器を診断する技術を確立した。第2にEVの中身から核酸の修飾を含めた全プロファイリングを実施し、未診断疾患における新たな診断ツールとして性能を確立した。得られた技術は大阪大学の知的財産として特許化を進めている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
当初の計画にしたがって進めるとともに、大阪大学産業科学研究所の人工知能(AI)の技術を投入することによって解析速度が格段に向上した。さらに、産学連携による質量分析計測法の技術革新によるスピード向上も加わり、ハイスルプットなデータを獲得することができた。現在大阪大学の高速計算機と統計学者の協力を頂きながら当初の計画以上に進捗しているところである。
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| 今後の研究の推進方策 |
機械学習によるデータの集積と解析を進めることにより細胞外小胞のRNAメチル化計測によるがんバイオマーカーの性能を最大限に向上させるべく産学連携を深め、機械学習におけるアルゴリズムの構築とそのアカデミア発の知財化を進めて行く計画である。また平行して企業化も積極的に進めていく計画である。
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