アイテムタイプ |
Article |
ID |
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プレビュー |
画像 |
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キャプション |
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本文 |
KAKEN_16H05408seika.pdf
Type |
:application/pdf |
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Last updated |
:Oct 31, 2019 |
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本文公開日 |
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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
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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
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ローマ字 |
Daeki metaborōmu kaiseki ni yoru nyūgan shindan chiryōyaku sentaku shien rikiddo baiopushīhō no kakuritsu
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別タイトル |
名前 |
Establishment of liquid biopsy method for breast cancer diagnosis by salivary metabolomics
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カナ |
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ローマ字 |
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著者 |
名前 |
北川, 雄光
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カナ |
キタガワ, ユウコウ
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ローマ字 |
Kitagawa, Yūkō
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所属 |
慶應義塾大学・医学部 (信濃町) ・教授
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所属(翻訳) |
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役割 |
Research team head
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外部リンク |
科研費研究者番号 : 20204878
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名前 |
林田, 哲
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カナ |
ハヤシダ, テツ
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ローマ字 |
Hayashida, Tetsu
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所属 |
慶應義塾大学・医学部・講師
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所属(翻訳) |
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役割 |
Research team member
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外部リンク |
科研費研究者番号 : 80327543
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名前 |
高橋, 麻衣子
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カナ |
タカハシ, マイコ
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ローマ字 |
Takahashi, Maiko
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所属 |
慶應義塾大学・医学部・助教
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所属(翻訳) |
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役割 |
Research team member
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外部リンク |
科研費研究者番号 : 50348661
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名前 |
関, 朋子
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カナ |
セキ, トモコ
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ローマ字 |
Seki, Tomoko
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所属 |
慶應義塾大学・医学部・助教
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所属(翻訳) |
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役割 |
Research team member
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外部リンク |
科研費研究者番号 : 70528900
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名前 |
杉本, 昌弘
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カナ |
スギモト, マサヒロ
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ローマ字 |
Sugimoto, Masahiro
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所属 |
慶應義塾大学・医学部・特任准教授
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所属(翻訳) |
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役割 |
Research team member
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外部リンク |
科研費研究者番号 : 30458963
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名前 |
神野, 浩光
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カナ |
ジンノ, ヒロミツ
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ローマ字 |
Jinnno, Hiromitsu
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所属 |
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所属(翻訳) |
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役割 |
Collaborator
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外部リンク |
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名前 |
石川, 孝
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カナ |
イシカワ, タカシ
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ローマ字 |
Ishikawa, Takashi
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所属 |
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所属(翻訳) |
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役割 |
Collaborator
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外部リンク |
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名前 |
林, 光弘
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カナ |
ハヤシ, ミツヒロ
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ローマ字 |
Hayashi, Mitsuhiro
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所属 |
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所属(翻訳) |
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役割 |
Collaborator
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外部リンク |
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名前 |
砂村, 真琴
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カナ |
スナムラ, マコト
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ローマ字 |
Sunamura, Makoto
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所属 |
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所属(翻訳) |
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役割 |
Collaborator
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外部リンク |
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版 |
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出版地 |
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出版者 |
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日付 |
出版年(from:yyyy) |
2019
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出版年(to:yyyy) |
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作成日(yyyy-mm-dd) |
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更新日(yyyy-mm-dd) |
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記録日(yyyy-mm-dd) |
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形態 |
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上位タイトル |
名前 |
科学研究費補助金研究成果報告書
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翻訳 |
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巻 |
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号 |
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年 |
2018
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月 |
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開始ページ |
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終了ページ |
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ISSN |
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ISBN |
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DOI |
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URI |
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JaLCDOI |
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NII論文ID |
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医中誌ID |
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その他ID |
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博士論文情報 |
学位授与番号 |
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学位授与年月日 |
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学位名 |
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学位授与機関 |
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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.
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目次 |
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キーワード |
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NDC |
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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
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言語 |
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資源タイプ |
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ジャンル |
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著者版フラグ |
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関連DOI |
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アクセス条件 |
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最終更新日 |
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作成日 |
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所有者 |
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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 |
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インデックス |
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関連アイテム |
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