エクソソーム中の糖蛋白質をターゲットとした初期卵巣癌マーカー診断システムの開発

我々の所属する研究室では、個々の患者からのCSGSA＊ピークデータを2次元バーコード化し、さらに既存の卵巣癌関連血清糖蛋白データで色付けするカラー2次元バーコードを作成し、非癌例と初期卵巣癌患者群のカラー2次元バーコードを深層学習させることで卵巣癌の罹患の有無を判別する方法を考案した（Cancers (Basel). 2020 Aug 21;12(9):2374. PMID: 32825730. CSGSA(AI）） (特許出願番号2019-108992)。＊CSGSAとは、血液より糖蛋白を抽出、糖ペプチドとしてLC/MS（液体クロマトグラフィー/質量分析）に投入し、そこより得た2次元データから再現性のある一人当たり約2000ピークを抽出し、そのすべてを用いて病態の判別を行う診断システムの構築を目指すものである。本研究では、CSGSA(AI)の特異度・感度を挙げるために、エクソソーム中の糖蛋白を用いて測定可能な量の糖ペプチドを得ることが出来るかどうかを確認した上で、エクソソーム中の糖蛋白を分解して得られた糖ペプチドを用いてより優れた診断システムを開発することが目的である。

我々の所属する研究室では、個々の患者からのCSGSA＊ピークデータを2次元バーコード化し、さらに既存の卵巣癌関連血清糖蛋白データで色付けするカラー2次元バーコードを作成し、非癌例と初期卵巣癌患者群のカラー2次元バーコードを深層学習させることで卵巣癌の罹患の有無を判別する方法を考案した（Cancers (Basel). 2020 Aug 21;12(9):2374. PMID: 32825730. CSGSA(AI）） (特許出願番号2019-108992)。＊CSGSAとは、血液より糖蛋白を抽出、糖ペプチドとしてLC/MS（液体クロマトグラフィー/質量分析）に投入し、そこより得た2次元データから再現性のある一人当たり約2000ピークを抽出し、そのすべてを用いて病態の判別を行う診断システムの構築を目指すものである。本研究では、CSGSA(AI)の特異度・感度を挙げるために、エクソソーム中の糖蛋白を用いて測定可能な量の糖ペプチドを得ることが出来るかどうかを確認した上で、エクソソーム中の糖蛋白を分解して得られた糖ペプチドを用いてより優れた診断システムを開発することが目的である。