説明可能深層学習と空間的遺伝子解析によるCDK4/6阻害薬のバイオマーカー同定
研究課題情報
- 体系的番号
- JP22KK0118
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 22KK0118
- 研究種目
- 国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 中区分50:腫瘍学およびその関連分野
- 研究機関
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- 岡山大学
- 研究期間 (年度)
- 2022-10-07 〜 2026-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 20,150,000 円 (直接経費: 15,500,000 円 間接経費: 4,650,000 円)
研究概要
CDK4/6阻害薬パルボシクリブを受けた300名の日本人乳癌病理標本に、Attention機構、Grad-CAM等を適用して、CDK4/6阻害薬感受性・抵抗性に関する“説明可能な”深層学習モデルを複数構築し、米国人300名の乳癌病理標本を用いて精度を検証する。そして最も高精度の感受性・抵抗性モデルが特定した腫瘍内または周囲環境部位1000か所についてGeoMxを用いた空間的遺伝子発現解析を行い、腫瘍内特定部位には変異・コピー数解析を追加する。遺伝子研究の大家であるノースカロライナ大学のPerouと共同で、新規のCDK4/6阻害薬感受性・抵抗性規定因子を同定する。