ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. N. 科研費研究成果報告書, JSTプロジェクト報告書, COE報告書
  2. n-1. 科学研究費成果報告書
  3. 令和02(2020)年度

オミクスの転移学習に基づく難治胃がんの精密医療の確立

https://doi.org/10.24517/00057754
https://doi.org/10.24517/00057754
585d20c8-59cb-49bf-8765-2eac6f589d05
名前 / ファイル ライセンス アクション
PH-PR-TAKAHASHI-H-kaken PH-PR-TAKAHASHI-H-kaken 2022-4p.pdf (251.2 kB)
license.icon
Item type 報告書 / Research Paper(1)
公開日 2023-02-03
タイトル
タイトル オミクスの転移学習に基づく難治胃がんの精密医療の確立
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws
資源タイプ research report
ID登録
ID登録 10.24517/00057754
ID登録タイプ JaLC
著者 髙橋, 広夫

× 髙橋, 広夫

WEKO 86139
e-Rad 30454367

髙橋, 広夫

Search repository
提供者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 金沢大学医薬保健研究域薬学系
書誌情報 令和2(2020)年度 科学研究費補助金 挑戦的研究(萌芽) 研究課題概要
en : 2020 Research Project Summary

巻 2019 – 2020, p. 4p., 発行日 2022-04-15
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 本研究では、国立がん研究センター独自の細胞バンクから、生体内分子の網羅情報であるオミクスと抗がん剤感受性情報を得て、その関係を機械学習でモデル化し、難治胃がんの精密医療(Precision Medicine)を目指す。そのために、web上で公開されている各がん細胞株のオミクス情報と薬剤感受性情報の関係を機械学習し、転移学習による再最適化に基づき、胃がんの薬剤感受性予測モデルの構築を行う。
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 胃がんは、アジアに多いがんで、世界的に腹膜転移性細胞株バンクが未整備な中、国立がん研究センターは、世界一の難治胃がんの初代培養細胞に近い、胃がん細胞バンクを有している。本研究では、この独自の胃がん細胞バンクから、生体内分子の網羅情報であるオミクスと抗がん剤感受性情報を得て、その関係を機械学習でモデル化し、難治胃がんの精密医療(Precision Medicine)を目指す。そのために、web上で公開されている各がん細胞株のオミクス情報と薬剤感受性情報の関係を機械学習し、転移学習による再最適化に基づき、胃がんの薬剤感受性予測モデルの構築を行う。
次の流れで、研究を行った。(1)国立がん研究センターで、約50種の胃がん細胞株について、ドセタキセルとシスプラチンに関するIC50を取得した。また、64種の胃がん細胞株について、マイクロアレイによる遺伝子発現情報、SNPアレイデータからのゲノムコピー数情報、メチル化定量アレイを用いて、ゲノムのメチル化状態を測定した。(2)このうち、ゲノムコピー数の変化とともに、発現変動する遺伝子の絞り込みを行い、高度遺伝子増幅かつ過剰発現する新たながん遺伝子候補を網羅した。(3)さらに、web上で取得可能ながん細胞株1001株の発現データとゲノムのコピー数データ、および、ドセタキセルとシスプラチンのIC50情報を取得し、薬剤毎に、単相関解析を行った。その結果、国立がん研究センター独自の胃がん細胞株のIC50と相関する発現遺伝子のパスウエイ解析から、感受性、非感受性に特異的な分子経路を捉えることができた。一方、web上の細胞株のIC50と相関する発現遺伝子からは、そのような特異性は見出せなかった。
以上のことから、継代数が15代未満の初代培養細胞に近い独自の胃がん細胞株は生物学的特性を保持している可能性がある。今後、国立がん研究センターで行われた臨床研究で得られたマイクロアレイデータでの検証や予測モデルの構築が望まれる。
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 研究課題/領域番号:19K22892, 研究期間(年度):2019 – 2020
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 出典:研究課題「オミクスの転移学習に基づく難治胃がんの精密医療の確立」課題番号19K22892
(KAKEN:科学研究費助成事業データベース(国立情報学研究所))
(https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-19K22892/)を加工して作成
著者版フラグ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
関連URI
識別子タイプ URI
関連識別子 https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=30454367
関連名称 https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=30454367
関連URI
識別子タイプ URI
関連識別子 https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19K22892/
関連名称 https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19K22892/
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-07-27 10:38:45.983030
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3