| 研究課題/領域番号 |
20H04283
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
作村 諭一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (50324968)
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| 研究分担者 |
樋田 豊明 愛知県がんセンター(研究所), 分子腫瘍学分野, 研究員 (80250249)
宮内 睦美 広島大学, 医系科学研究科(歯), 教授 (50169265)
申 ウソク 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 副研究部門長 (10357246)
伊藤 敏雄 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 主任研究員 (90377888)
増田 佳丈 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究グループ長 (20324460)
赤松 貴文 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 主任研究員 (60635316)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 呼気揮発性有機化合物 / がん診断 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
血液成分は肺を介して呼気に反映される。ゆえに呼気成分による高精度な診断が可能となれば、患者の初期スクリーニングとして有効である。本研究の目的は、非侵襲的な呼気内の揮発性有機化合物（VOC）による疾患診断の性能評価と生物学的な解釈を行い、侵襲的な血液検査に代わる信頼性のある診断技術の確立を行うことである。コロナ禍の影響により、研究期間に行う予定であった肺がん患者の呼気採取が十分に行えなかった。
ガスクロマトグラフィー質量分析器と4種のVOCに特化した簡易検知器の両方で分析した呼気サンプルについて診断性能の比較を行い、簡易検知器によるVOCで70%の性能を得た。ガスクロマトグラフィー質量分析器による性能より精度が低い理由を解析中である。歯周炎(PD)、NASH、肝がん(HCC)については研究期間前に呼気を取得済みであったため、診断性能に関する解析を行った。現状では大きな性能向上が得られていないため、解析手法の大幅な変更が必要である。
一方で、VOC等の生体情報を解析するための手法解析を行った。複数のセンサーに特定のVOCを感知させたときの応答時系列からVOCの種類を早期に予測する解析法、および、独立にしか観測できない生体情報（例えば異なる計測器で、異なる時間で取得されるデータなど）を擬似的に同時観測データに変換する解析法の開発を行った。これらの解析法はVOCデータの解析のみならず、他の種類の生体情報、生物情報に対して適用可能である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナ禍のため、肺がんに関する呼気採取がほとんどできない状況であった。一部の採取は行えたが、統計的に不十分である。ゆえに実際のVOCを用いた解析は予備的なものしかできなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
コロナの流行具合にもよるが、肺がんの呼気採取が可能となればサンプルを増やす。
歯周炎、NASH、肝がんについては診断性能の向上のための解析法の改善を行う。
データ解析法について、論文化を行う。
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