研究課題/領域番号 |
20H03828
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研究機関 | 東海大学 |
研究代表者 |
三上 幹男 東海大学, 医学部, 教授 (30190606)
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研究分担者 |
信田 政子 東海大学, 医学部, 講師 (10338717)
池田 仁惠 東海大学, 医学部, 講師 (20365993)
町田 弘子 東海大学, 医学部, 助教 (40803507)
佐藤 健二 東海大学, 医学部, 講師 (50306825)
平澤 猛 東海大学, 医学部, 准教授 (70307289)
今西 規 東海大学, 医学部, 教授 (80270461)
林 優 東海大学, 医学部, 助教 (80631837)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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キーワード | 卵巣癌 / 子宮内膜症 / 血清腫瘍マーカー / 糖ペプチド / CSGSA / 深層学習 / OPLS-DA |
研究実績の概要 |
FS-C4BP (Fully-sialylated alpha-chain of complement 4-binding protein)の簡易測定系作成に関しては、レクチン電気泳動とウェスタンブロットによってFS-C4BPの分子構造から予想されるように原理通り健常人血清と卵巣癌患者血清の選別、個々の例での測定は可能であった。 網羅的血清糖ペプチドスペクトラ解析 (CSGSA: Comprehensive Serum Glycopeptide Spectra Analysis)により得た糖ペプチドピークを2次元バーコード化(画像化)し人工知能(深層学習)によって学習させることで、健常人、良性疾患、卵巣癌を選別することが可能であった(Tanabe K, Mikami M, et al. Comprehensive Serum Glycopeptide Spectra Analysis Combined with Artificial Intelligence (CSGSA-AI) to Diagnose Early-Stage Ovarian Cancer. Cancers (Basel). 2020 Aug 21;12(9):E2373. doi: 10.3390/cancers12092373.)。また同様にCSGSAにより得た糖ペプチドピークを用いて統計学的解析(OPLS-DA)によって同様に選別することが可能であった(Matsuo K, Mikami M, et al, Utility of Comprehensive Serum Glycopeptide Spectra Analysis (CSGSA) for the Detection of Early Stage Epithelial Ovarian Cancer. Cancers (Basel). 2020 Aug 21;12(9):E2374. doi: 10.3390/cancers12092374.)。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
FS-C4BP (Fully-sialylated alpha-chain of complement 4-binding protein)の簡易測定系作成に関しては、原理的に分離が成功した。 CSGSAにより得た糖ペプチドピークの深層学習による分析、OPLS-DAによる分析によって卵巣癌例の選別の可能性が示唆された。
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今後の研究の推進方策 |
本研究では多数例の血清の収集が重要であるが、2021年3月末現在、卵巣癌、婦人科良性腫瘍例、健常人例の合計で2082例を収集し終えており、FS-C4BP測定系作成に関してはより簡易キット化に向けての方法の開発を行う。またCSGSAによる糖ペプチドデータの測定を順次行い、深層学習による分析、OPLS-DAによる分析を続行していく。また将来を見据えて社会実装実現のために臨床試験についての詳細な検討・立案を開始する予定である。
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