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2021 年度 研究成果報告書

人工知能機械学習を用いた食道腺癌の血中エクソソームmiRNA新規診断モデルの構築

研究課題

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研究課題/領域番号 20K17052
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分53010:消化器内科学関連
研究機関徳島大学

研究代表者

三好 人正  徳島大学, 病院, 診療支援医師 (00814625)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2022-03-31
キーワード人工知能 / AI / 食道腺癌 / エクソソーム / miRNA / バイオマーカー
研究成果の概要

TCGAからEAC組織(n=89)と正常食道組織(n=13)をRNA-Seq解析して得られた1046種類のmiRNA発現データをAIに機械学習させ、癌診断に最適なmiRNAパネルを選択した。このパネルの診断能をROC解析によりほぼ100%(AUC=0.97)の精度で癌を診断できた。さらにTCGAから得た他の様々な癌腫(大腸癌、胃癌、膵癌、腎癌、卵巣癌、脳腫瘍)のデータを用い、このパネルの診断能を他の癌腫でも比較検討すjると、14-miRパネルはEAC診断に最も特異性が高いことが検証できた。

自由記述の分野

消化器内科

研究成果の学術的意義や社会的意義

近年、AIによるビッグデータ活用に関し、世界規模でのパラダイムシフトが起きており、我が国でもAI、IoT、ビッグデータを日本再興戦略の鍵として官民戦略Projectが進められている。医療分野においても蓄積された医療情報や大量のゲノム情報をAIで処理する医療ビッグデータ解析技術の開発が進められているが未だ開発段階である。
本研究は次世代RNA-Seq、エクソソーム、人工知能などに着目し、これまでにない数多くの独自性を有する革新的なマーカー探索アプローチであり、近年の世界的なAIビッグデータ活用のニーズにも合致し、学術的にも社会的にも意義が極めて大きい研究であると言える。

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公開日: 2023-01-30  

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