研究実績
複数のがんを一度に
検知する技術の研究
一度で検知する重要性
従来のがん検診は部位ごとに受ける手間があり、発見が遅れる一因となっています。
私たちはその現状を打破するため、「一度の検査で」「複数の部位を」「精度高く」判定できるモデルの構築にこだわりました。
10種のがんを対象に検査モデルを設計
2022年、横浜国立大学との共同研究で、複数のがん種において「尿中マイクロRNAを元にがんの有無を判定できるか」の臨床研究を行いました。
がんの有無を判定する仕組みを、10種類のがん それぞれに構築
マイクロRNA検出パターンを
調べる
マイクロRNA検出パターンを解析し、機械学習によるがん種判定モデルの構築を行った
※バイオバンクより。悪性リンパ腫(30名分)、前立腺がん(30名分)、子宮体がん(49名分)、尿路上皮がん(30名分)、乳がん(60名分)、大腸がん(30名分)、腎がん(50名分)、白血病(30名分)
10種全てでAUC0.9以上という、
極めて高い精度を確認
AUCは1.0に近いほど性能が良いことを示し、医療の世界では一般的に、0.9以上で「極めて精度の高い検査」と評価されます。本研究では10種のがん全てでAUC0.9以上という判定モデルの構築に成功しました。
真陽性率（縦軸）：がんの人を正しく「陽性」と判定できる割合
偽陽性率（横軸）：健康な人を誤って「陽性」と判定してしまう割合
尿中miRNAを用いた10種類の早期がんスクリーニングアッセイの開発. 第30回日本がん検診・診断学会総会. 2022 Sep. Chiyoda, Japan.
※子宮体がん・白血病・悪性リンパ腫の3種は、今後マイシグナル・スキャンでのがんリスク判定を目指し、鋭意追加研究を実施しています。
その他の臨床研究
複数のがんを一度に
検知する技術の研究
複数のがんを
一度で検知する重要性
従来のがん検診は部位ごとに受ける手間があり、発見が遅れる一因となっています。
私たちはその現状を打破するため、「一度の検査で」「複数の部位を」「精度高く」判定できるモデルの構築にこだわりました。
10種のがんを対象に
検査モデルを設計
2022年、横浜国立大学との共同研究で、複数のがん種において「尿中マイクロRNAを元にがんの有無を判定できるか」の臨床研究を行いました。
がんの有無を判定する仕組みを、
10種類のがん それぞれに構築
尿検体を収集
マイクロRNA
検出パターンを調べる
マイクロRNA検出パターンを解析し、機械学習によるがん種判定モデルの構築を行った
※バイオバンクより。悪性リンパ腫(30名分)、前立腺がん(30名分)、子宮体がん(49名分)、尿路上皮がん(30名分)、乳がん(60名分)、大腸がん(30名分)、腎がん(50名分)、白血病(30名分)
10種全てでAUC0.9以上という、
極めて高い精度を確認
AUCは1.0に近いほど性能が良いことを示し、医療の世界では一般的に、0.9以上で「極めて精度の高い検査」と評価されます。本研究では10種のがん全てでAUC0.9以上という判定モデルの構築に成功しました。
分類結果
尿中miRNAを用いた10種類の早期がんスクリーニングアッセイの開発. 第30回日本がん検診・診断学会総会. 2022 Sep. Chiyoda, Japan.
※子宮体がん・白血病・悪性リンパ腫の3種は、今後マイシグナル・スキャンでのがんリスク判定を目指し、鋭意追加研究を実施しています。
