並列タイトル等ダエキ 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
Daeki metaborōmu kaiseki ni yoru nyūgan shindan chiryōyaku sentaku shien rikiddo baiopushīhō no kakuritsu
Establishment of liquid biopsy method for breast cancer diagnosis by salivary metabolomics
一般注記type:text
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.
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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