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KAKEN_16H05408seika  
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本文公開日
 
タイトル
タイトル 唾液メタボローム解析による乳癌診断・治療薬選択支援リキッドバイオプシー法の確立  
カナ ダエキ メタボローム カイセキ ニ ヨル ニュウガン シンダン・チリョウヤク センタク シエン リキッド バイオプシーホウ ノ カクリツ  
ローマ字 Daeki metaborōmu kaiseki ni yoru nyūgan shindan chiryōyaku sentaku shien rikiddo baiopushīhō no kakuritsu  
別タイトル
名前 Establishment of liquid biopsy method for breast cancer diagnosis by salivary metabolomics  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 北川, 雄光  
カナ キタガワ, ユウコウ  
ローマ字 Kitagawa, Yūkō  
所属 慶應義塾大学・医学部 (信濃町) ・教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク 科研費研究者番号 : 20204878

名前 林田, 哲  
カナ ハヤシダ, テツ  
ローマ字 Hayashida, Tetsu  
所属 慶應義塾大学・医学部・講師  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 80327543

名前 高橋, 麻衣子  
カナ タカハシ, マイコ  
ローマ字 Takahashi, Maiko  
所属 慶應義塾大学・医学部・助教  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 50348661

名前 関, 朋子  
カナ セキ, トモコ  
ローマ字 Seki, Tomoko  
所属 慶應義塾大学・医学部・助教  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 70528900

名前 杉本, 昌弘  
カナ スギモト, マサヒロ  
ローマ字 Sugimoto, Masahiro  
所属 慶應義塾大学・医学部・特任准教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 30458963

名前 神野, 浩光  
カナ ジンノ, ヒロミツ  
ローマ字 Jinnno, Hiromitsu  
所属  
所属(翻訳)  
役割 Collaborator  
外部リンク  

名前 石川, 孝  
カナ イシカワ, タカシ  
ローマ字 Ishikawa, Takashi  
所属  
所属(翻訳)  
役割 Collaborator  
外部リンク  

名前 林, 光弘  
カナ ハヤシ, ミツヒロ  
ローマ字 Hayashi, Mitsuhiro  
所属  
所属(翻訳)  
役割 Collaborator  
外部リンク  

名前 砂村, 真琴  
カナ スナムラ, マコト  
ローマ字 Sunamura, Makoto  
所属  
所属(翻訳)  
役割 Collaborator  
外部リンク  
 
出版地
 
出版者
名前  
カナ  
ローマ字  
日付
出版年(from:yyyy) 2019  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 pdf  
上位タイトル
名前 科学研究費補助金研究成果報告書  
翻訳  
 
 
2018  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
本研究は唾液によるリキッドバイオプシーが乳癌の診断に有用であり、将来の臨床試験における基礎的根拠を確立することを目的とする。全166例の解析から260種類の代謝産物が検出され、乳癌症例群で頻出する105の代謝産物を同定した。健常者群と浸潤癌群の比較において、31の代謝産物において有意な発現量の差が認められ、乳癌患者においてはポリアミンとアミノ酸濃度が比較的高いことが同定された。これらを用いて予測モデルの構築を行ったところROCカーブのAUCは0.864と高い予測精度を確立することが可能であった。本研究から、唾液を用いたメタボローム解析により乳癌を健常者から抽出することが可能であると考えられた。
The aim of this study is to explore new salivary biomarkers to discriminate breast cancer patients from healthy controls. One hundred sixty-six unstimulated saliva samples were collected from 101 patients with invasive carcinoma of the breast (IC), 23 patients with ductal carcinoma in situ (DCIS), and 42 healthy controls (C). Of the 260 quantified metabolites, polyamines were significantly elevated in the saliva of patients with breast cancer. The ADTree with an ensemble approach showed higher accuracy (P < 0.0001). These data indicated that combinations of salivary metabolomics with the ADTree-based machine learning methods show potential for non-invasive screening of breast cancer.
 
目次

 
キーワード
リキッドバイオプシー  

乳癌  

唾液  

メタボローム解析  
NDC
 
注記
研究種目 : 基盤研究 (B) (一般)
研究期間 : 2016~2018
課題番号 : 16H05408
研究分野 : 外科学
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
Oct 31, 2019 16:06:34  
作成日
Oct 31, 2019 11:01:03  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
Oct 31, 2019    インデックス を変更
Oct 31, 2019    著者 名前,著者 カナ,著者 ローマ字,著者 所属,著者 所属(翻訳),著者 役割,著者 外部リンク,著者 著者ID,抄録 内容,注記 を変更
 
インデックス
/ Public / 科学研究費補助金研究成果報告書 / 2018年度 / 日本学術振興会
 
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