2022 年度研究成果報告書

呼気成分による複数疾病のAI診断と生物学的基盤に関する研究

研究課題

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研究課題/領域番号	20H04283
研究種目	基盤研究(B)
配分区分	補助金
応募区分	一般
審査区分	小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
研究機関	奈良先端科学技術大学院大学
研究代表者	作村諭一奈良先端科学技術大学院大学, データ駆動型サイエンス創造センター, 教授 (50324968)
研究分担者	宮内睦美広島大学, 医系科学研究科(歯), 教授 (50169265) 清水淳市愛知県がんセンター(研究所), 分子診断TR分野, 研究員 (80796889) 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) 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)
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード	呼気揮発性有機化合物 / 疾患診断 / 機械学習
研究成果の概要	本研究では、呼気内の揮発性有機化合物（VOC）を利用した疾患診断の性能評価とその生物学的な解釈を行った。扱った疾患は肺がん、歯周炎、NASH、肝がんであり、VOCに対して適切な前処理を適用することで、簡素な機械学習法で極めて高精度の診断が可能であることが分かった。また、肝臓内のシトクロムP450が代謝するVOCと腸内細菌が分泌するVOCの組み合わせが、これらの疾患の診断に有効であることが分かった。また、がん細胞内の同時観測できない分子濃度を同時観測化する技術開発に取り組み、擬似的な同時観測データへの変換手法を開発した。
自由記述の分野	データ駆動型生物学
研究成果の学術的意義や社会的意義	呼気は血液成分を反映するため血液検査と同等の生体情報を持っている可能性がある。しかし多くの研究で共通したバイオマーカーが明確ではなく、その生物学医学的な解釈もされていない。そのため、呼気による血中アルコール濃度の推定が実用化されているにも関わらず、呼気VOCによる疾患診断の実用化が進んでいない。本研究は、特定のVOCではなく、複数のVOCの特定の組み合わせが疾患診断の情報を持っていること、それらのVOCは特定の酵素と腸内細菌が共通ファクターとなっていることを明らかにし、臓器の機能レベルを表すバイオマーカーとして生物学医学的に解釈できることを示した。