子宮体癌の術後再発予測方法の開発

Material type: 文書・図像類

Author: 片岡, 史夫ほか

Publisher: -

Publication date: 2014

Material Format: Digital

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Note (General)：: type:text子宮体癌は, 合併症を有する症例が多いため治療の縮小化が望まれている。治療の縮小には再発を正確に予測できる診断方法が必須である。現行では, 術後病理診断結果に基づいて再発リスクが評価されるが, その精度は良好とは言えず, 病理診断の質には施設間格差が存在することも問題点である。我々...

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科研費研究者番号 : 40306824

科研費研究者番号 : 00434880

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Material Type: 文書・図像類
Title: 子宮体癌の術後再発予測方法の開発
Author/Editor: 片岡, 史夫
津田, 浩史
Author Heading: 片岡, 史夫
津田, 浩史
Publication Date: 2014
Publication Date (W3CDTF): 2014
Alternative Title: シキュウタイガンノジュツゴサイハツヨソクホウホウノカイハツ
Shikyutaigan no jutsugo saihatsu yosoku hoho no kaihatsu
Development of prediction system of recurrence for endometrial cancer
Periodical title: 科学研究費補助金研究成果報告書
Text Language Code: jpn
eng
Subject Heading: 子宮体癌,マイクロアレイ解析,再発予測
Target Audience: 一般
Note (General): type:text
子宮体癌は, 合併症を有する症例が多いため治療の縮小化が望まれている。治療の縮小には再発を正確に予測できる診断方法が必須である。現行では, 術後病理診断結果に基づいて再発リスクが評価されるが, その精度は良好とは言えず, 病理診断の質には施設間格差が存在することも問題点である。我々の構築した遺伝子発現解析による子宮体癌再発予測モデルは, 現行の病理診断より効率的に再発リスクを予測可能であった。また, 特にカスタムアレイによる再発予測モデルでは, 再発低リスクに分類される症例が32%増加し, これらの症例では術後の化学療法を省略できる可能性が示唆された。 We analyzed the relationship between the expression profile pattern and prognosis of endometrial cancer, simultaneously in both cancer cells and associated stroma. We established a formula based on the gene expression profile of cancer and stroma to predict the recurrence using a logistic regression model. We estimated the accuracy of the formula using the 0.632 method. The estimated areas under the curve (AUC) of ROC in cancer and stroma, which were used to predict recurrence, were 0.800 and 0.758, respectively. The moderate accuracies to predict recurrence were achieved by the formula based on the gene expression profile of cancer and stroma. The established formula may predict the risk of recurrence more efficiently than conventional pathological diagnosis.
研究種目 : 基盤研究(C) 研究期間 : 2012～2014 課題番号 : 24592531 研究分野 : 婦人科腫瘍学
Source: https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=KAKEN_24592531seika
https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=KAKEN_24592531seika
Access Restrictions: 限定公開
Related Material: 科研費研究者番号 : 40306824
科研費研究者番号 : 00434880
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ