| 研究課題/領域番号 |
20H03828
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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56040:産婦人科学関連
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| 研究機関 | 東海大学 |
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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 |
池田 仁惠 東海大学, 医学部, 准教授 (20365993)
町田 弘子 東海大学, 医学部, 講師 (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)
信田 政子 東海大学, 医学部, 講師 (10338717)
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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 / 機械学習 / OPLS-DA |
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| 研究成果の概要 |
我々は、個々の患者からの血中糖蛋白質を分解して得た糖ペプチド約2000種のピーク値から癌と非癌を判定する卵巣癌検知AIを開発した(特許番号:6145650、特願2019-108992)。このAI にて非癌者を対象とした検討で陽性的中率(PPV）8.9%、陰性的中率(NPV)99.9％の結果を得た。つまり日本での卵巣癌罹患率は1/5000人であるが、100人に9人程度に絞り込むことが可能となった。
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| 自由記述の分野 |
婦人科腫瘍学/卵巣癌/腫瘍マーカー/糖蛋白質/人工知能
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
卵巣癌は発見時に進行癌であることが多く予後不良であり、卵巣癌治療に関しての新薬開発のためのゲノム関連の基礎的アプローチも重要であるが、死亡率・医療費の低減のためには、予防医学・早期発見というアプローチこそ大切である。我々は従来の概念（単一の血液中の物質でのがん診断という考え方）を打破する早期診断開発への新たな発想・技術の導入を行い、血液での卵巣癌早期発見の可能性を示した。
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