Detection of cancer via human skin gas analysis

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現在、癌は主に血液検査、画像検査、組織細胞検査により診断されている。しかしこれらの検査方法は少なからず患者への侵襲を伴い、また膵臓癌のように早期発見が困難な腫瘍も少なくないため、非侵襲的で簡便な方法による早期診断が望まれている。一方、癌患者からは特有の「におい」があることが報告されている。そこで本研究では、体臭の原因となる「皮膚ガス」に着目し、癌と診断された患者の皮膚ガスをパッシブ・フラックス・サンプラー法により捕集し、ガスクロマトグラフ－質量分析計により分離・定量して、癌患者に特徴的な皮膚ガス組成を明らかにすること、さらに癌の早期診断に寄与する簡便・非侵襲的な評価方法を開発することを目的とした。令和3年度は、膵臓癌と診断された入院患者に焦点をあて、膵臓癌患者（Stage II-IV）および健常者を対象に前腕部において測定した皮膚ガス74成分について解析し、膵臓癌患者と健常者では、いくつかの成分の放散フラックスに有意な差が見られた。そこで、令和4年度は階層型ニューラルネットワークに膵臓癌患者および健常者の皮膚ガス組成を学習させ、癌の判別可能性を検討した。癌の有無の判定に用いるダミー変数の値として、膵臓癌患者＝１、健常者＝0を従属変数、各皮膚ガス成分の放散フラックスを共変量として入力し、ニューラルネットワークを構築した。構築したニューラルネットワークに評価用皮膚ガス組成を入力した結果、膵臓癌患者の予測値はいずれも1となり、疑似確率99.9％で正解と判定された。また健常者の予測値はいずれも0となり、疑似確率99.9％で正解と判定された。このことから、構築したニューラルネットワークにより膵臓癌患者と健常者の判別が可能であることがわかった。また膵臓癌患者の体臭に寄与する皮膚ガス成分をOdor Quotientを用いて検討した。