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Full text |
KAKEN_16H05408seika.pdf
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:application/pdf |
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:Oct 31, 2019 |
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Release Date |
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Title |
Title |
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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Kana |
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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Romanization |
Daeki metaborōmu kaiseki ni yoru nyūgan shindan chiryōyaku sentaku shien rikiddo baiopushīhō no kakuritsu
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Other Title |
Title |
Establishment of liquid biopsy method for breast cancer diagnosis by salivary metabolomics
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Kana |
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Romanization |
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Creator |
Name |
北川, 雄光
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Kana |
キタガワ, ユウコウ
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Romanization |
Kitagawa, Yūkō
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Affiliation |
慶應義塾大学・医学部 (信濃町) ・教授
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Affiliation (Translated) |
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Role |
Research team head
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Link |
科研費研究者番号 : 20204878
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Name |
林田, 哲
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Kana |
ハヤシダ, テツ
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Romanization |
Hayashida, Tetsu
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Affiliation |
慶應義塾大学・医学部・講師
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Affiliation (Translated) |
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Role |
Research team member
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Link |
科研費研究者番号 : 80327543
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Name |
高橋, 麻衣子
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Kana |
タカハシ, マイコ
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Romanization |
Takahashi, Maiko
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Affiliation |
慶應義塾大学・医学部・助教
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Affiliation (Translated) |
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Role |
Research team member
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Link |
科研費研究者番号 : 50348661
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Name |
関, 朋子
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Kana |
セキ, トモコ
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Romanization |
Seki, Tomoko
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Affiliation |
慶應義塾大学・医学部・助教
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Affiliation (Translated) |
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Role |
Research team member
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Link |
科研費研究者番号 : 70528900
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Name |
杉本, 昌弘
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Kana |
スギモト, マサヒロ
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Romanization |
Sugimoto, Masahiro
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Affiliation |
慶應義塾大学・医学部・特任准教授
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Affiliation (Translated) |
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Role |
Research team member
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Link |
科研費研究者番号 : 30458963
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Name |
神野, 浩光
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Kana |
ジンノ, ヒロミツ
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Romanization |
Jinnno, Hiromitsu
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Affiliation |
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Affiliation (Translated) |
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Role |
Collaborator
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Link |
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Name |
石川, 孝
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Kana |
イシカワ, タカシ
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Romanization |
Ishikawa, Takashi
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Affiliation |
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Affiliation (Translated) |
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Role |
Collaborator
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Link |
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Name |
林, 光弘
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Kana |
ハヤシ, ミツヒロ
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Romanization |
Hayashi, Mitsuhiro
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Affiliation |
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Affiliation (Translated) |
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Role |
Collaborator
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Link |
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Name |
砂村, 真琴
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Kana |
スナムラ, マコト
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Romanization |
Sunamura, Makoto
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Affiliation |
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Affiliation (Translated) |
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Role |
Collaborator
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Link |
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Edition |
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Place |
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Publisher |
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Date |
Issued (from:yyyy) |
2019
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Issued (to:yyyy) |
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Created (yyyy-mm-dd) |
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Updated (yyyy-mm-dd) |
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Captured (yyyy-mm-dd) |
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Physical description |
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Source Title |
Name |
科学研究費補助金研究成果報告書
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Name (Translated) |
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Volume |
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Issue |
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Year |
2018
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Month |
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Start page |
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End page |
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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 Article ID |
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Ichushi ID |
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Other ID |
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Doctoral dissertation |
Dissertation Number |
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Date of granted |
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Degree name |
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Degree grantor |
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Abstract |
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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Table of contents |
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Keyword |
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NDC |
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Note |
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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Language |
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Type of resource |
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Genre |
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Text version |
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Related DOI |
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Access conditions |
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Last modified date |
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Creation date |
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Registerd by |
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History |
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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Index |
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