研究課題
本研究は、がん特異的な必須アミノ酸トランスポーターであるLAT1阻害剤の泌尿器科がんへの作用に対する臨床試験実施を視野に、Liquid BiopsyとAIを活用した泌尿器科がん関連トランスポーターの網羅的探索と同定分子を標的とする創薬を行うことを目的としている。メインとする「Liquid Biopsyを活用した網羅的トランスポーター解析」に関しては研究分担者である東京医大の落谷教授の研究室に派遣されている研究協力者である院生の田村が、前年度にに引き続き治療抵抗性前立腺癌患者の血漿からExosomeから抽出したRNAにおけるLAT1発現同定に関し継続的な解析を実施した。「トランスポーター阻害薬適応患者選定のための網羅的分子マーカー同定」に関しては研究分担者の坂本が初年度に取得した患者予後予測因子となりうる網羅的な遺伝子変異候補探索の基盤データのブラッシュアップのために引き続き次世代シークエンサー(NGS)を用いたcfDNAの解析を継続し、昨年度の成果として報告した研究分担者である川上教授(人工知能(AI)医学)の下で齋藤心平氏(研究協力者)が実施したランダム サバイバル フォレスト (RSF) とサバイバル ツリーを用いた機械学習で構築した前立腺がん患者の新しい予後予測モデルの取り組みが最終的にまとまり、論文公表に至り、研究成果の社会への還元が得られた。
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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