網羅的血清微量元素プロファイルによる泌尿器科がん疾患特異的血清マーカーの開発

利用全面的血清微量元素谱开发泌尿系癌症疾病特异性血清标志物

• 批准号: 21K16737
• 负责人: 木村 友和
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K16737/
• 关键词: 網羅的血清微量元素プロファイル; ICP-MS法; 癌種別新規血清マーカー; 泌尿器科癌; 微量元素; 誘導プラズマ質量分析法; 血清マーカー

生体内には生命機能の維持に重要な役割を担う微量元素が存在しており、その変動はさまざまな疾患と関連する可能性が示唆されている。本研究においては、これまでICP-MS法（誘導結合プラズマ質量分析法）という手法を応用し、主に血清中の17種の微量元素（Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb, Sr,Mo, Ag, Cs）の濃度を網羅的に測定し、大腸癌、胃癌、肺癌、肝癌、膵癌、前立腺癌、乳癌、子宮癌、卵巣癌において血清微量元素プロファイルが異なることを明らかにしてきた。またどのような条件下で微量元素プロファイルが変動するか、これまで検討したところ、日内変動するものや年齢、性別、その他生活習慣によって有意に差異を生じうる元素を複数同定することに成功している。本研究における目標は、ICP-MS法を用いた網羅的血清微量元素プロファイル測定に基づいた泌尿器科癌種別の新規血清マーカーの開発という目的である。これに向けて、8000人異常の健常者および特定の癌腫を対象とした担癌患者の血清を用い、網羅的微量元素プロファイルのデータベースを構築している。また健常者や非がん患者の解析を進める課程で泌尿器科臓器の良性疾患に関する微量元素プロファイルの重要性も認識されたため、こちらについても研究計画を策定し、解析を試みている。微量元素の変動の原因には、多くの因子の関与が疑われるため、従来の線形的な解析方法では臨床応用に十分な精度をもって判別するには限界がある。本研究においては、より疾患特異的な判別法を開発すべく、人工知能を使用することで最適解が得られないか検討を続けている。

The existence of trace elements that are important for the maintenance of life functions in organisms, and the possibility of their association with diseases, are shown. ICP-MS method was used in this study. 17 trace elements in serum by induction and mass analysis (Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb, Sr,Mo, Ag, Cs) concentrations are included in the determination of serum trace elements in colorectal cancer, gastric cancer, lung cancer, liver cancer, breast cancer, uterine cancer and ovarian cancer. Under certain conditions, trace elements may be changed, such as age, gender, and other living habits. The purpose of this study is to develop a new method for the determination of trace elements in serum by ICP-MS. The serum of 8000 abnormal healthy people and specific cancer patients was used to construct the serum of trace elements. The importance of trace elements in benign diseases of urology should be recognized, and the research plan should be planned and analyzed. Trace element movement causes, multiple factors and doubt, linear analysis methods, clinical use, very accurate discrimination, limit In this study, we developed a method to identify the specific diseases, and used artificial knowledge to obtain optimal solutions.