研究
2022/12/01
三上教授
医学部医学科専門診療学系産婦人科学の三上幹男教授らの研究グループが、卵巣がん早期発見システム「網羅的血清糖ペプチドスペクトラ解析（CSGSA:シースジーサ）」を用いた臨床試験を開始した。CSGSAは三上教授らが開発し、2020年に発表。同試験は、日本医療研究開発機構「令和4年度 次世代がん医療加速化研究事業 研究領域D（診断/バイオマーカー）」の採択を受けて取り組んでいる。
卵巣がんは、発見時にはすでに進行している場合が多く、早期発見が課題となっている。現在用いられている腫瘍マーカー「CA125」では正確な診断が難しいため、より精度が高く早期に発見できる診断法の開発が待ち望まれていた。
CSGSAは、糖ペプチドに分解・濃縮した血液中の糖タンパク質を液体クロマトグラフィー質量分析（LC/MS）に投入し、2次元に展開して得た1人当たり約1万の糖ペプチドデータを用いてがん罹患の有無を比較・判別するシステム。今回は、約1万のすべてのデータを人工知能（AI）に機械学習させる方法と、約1万のペプチドデータの中から抽出した有用性の高いデータと既存の腫瘍マーカーデータを用いて作成した一人ひとりのカラー2次元バーコードをAIに深層学習させるという、2つのアプローチで診断精度の向上を目指す。
三上教授は、「現在、研究の主旨に賛同してくださった人間ドック受診者と卵巣がんの患者さんから血液の提供を受けています。既往歴や家族歴などの情報もAIに読み込ませ、診断の精度を向上させる計画です。1滴の血液から卵巣がんを早期・的確に診断できるシステムの一日も早い社会実装を目指し、努力を続けます」と話している。
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