共同研究・競争的資金等の研究課題

2020年4月 - 2023年3月

人工知能とメタボローム解析を用いた肺癌の新規診断方法の開発

日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)  基盤研究(C)

課題番号
20K09171
体系的課題番号
JP20K09171
配分額
(総額)
4,290,000円
(直接経費)
3,300,000円
(間接経費)
990,000円

肺癌において単一マーカーあるいは数個のマーカーの組み合わせだけでの病態評価や治療効果予測には限界があり、より多くの生体情報を活用して個々の病態を個別に評価できる指標開発が必要である。特に肺癌の術後補助および再発・転移治療の決定には、癌の多様性を正確に評価した個々の特徴と治療方針が重要となる。本研究では、組織検体と低侵襲に採取可能な体液(血液等)で見られる代謝異常をメタボローム解析して網羅的に調べる。つまり、肺癌患者に特異的な代謝変化をプロファイリングし、機械学習(人工知能)によりそのパターンの解析を行う。遺伝子変異や画像情報などから集約した臨床情報も加味して統合的な疾患評価の数理モデルの開発を行い、人工知能とメタボローム解析を用いた肺癌の新規診断方法の開発を目的とする。
肺癌患者に特異的な代謝変化をプロファイリングし、機械学習(人工知能)によりそのパターンの解析を行い、臨床情報も加味して統合的な疾患評価の数理モデルの開発を行うことで、人工知能とメタボローム解析を用いた肺癌の新規診断方法の開発を行っていく。肺癌を早期に検出し、プレシジョン・メディシンによる効果とその先の予後の改善により、将来的に必要な治療方針を導き出す「先回り医療」のための一連のシステムを確立する事になる。これは疾病予防や最適な治療法を確立し得るシステムであり、日本の保険医療における費用対効果において莫大な費用削減が期待される。

リンク情報
KAKEN
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20K09171
ID情報
  • 課題番号 : 20K09171
  • 体系的課題番号 : JP20K09171