血清メタボローム解析を用いた新規膵がん診断法の開発

利用血清代谢组分析开发胰腺癌新诊断方法

• 批准号: 11J56463
• 负责人: 小林 隆
• 金额: $ 0.83万
• 依托单位: Kobe University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2012
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11J56463/
• 关键词: メタボロミクス; 膵がん; ガスクロマトグラフ; 質量分析; ガスクロマトグラフィ; GC; MS

本研究の目的は、膵がんを早期に診断する方法を開発することである。早期発見を可能にするための条件として、早期膵がんによる微細な変化を捉えられるような感度の高い検査であることに加え、集団検診でも行えるような簡便な検査であることも必要となる。我々はこれらの条件を解決するものとして、血清メタボロミクスを応用した膵がん診断法を開発し、その有用性を検証した。研究期間内に複数の医療施設から収集した膵がん患者、慢性膵炎患者、および、健常者の血清検体は、それぞれ85例、23例、83例であった。これらの血清検体から水溶性代謝物を抽出し、新たに構築したガスクロマトグラフ質量分析計に供するとともに、インハウスデータベースと解析ソフトウェアを用いて血清メタボロミクスデータを得た。この中から、膵がん患者43例と、これに年齢と性別を適合させた健常者42例を抽出し、これらを学習セットとした。残りの膵がん患者42例、慢性膵炎患者23例、健常者41例を検証セットとした。学習セットにおいて比較検定を行い、膵がん患者血清では18個の代謝物に有意な変動があることを明らかとした。さらに、ステップワイズ法による変数選択と多重ロジスティック回帰分析を用いて複数の代謝物を組み合わせた膵がん予測式を作成した。式に用いた代謝物は、Xylitol、1,5-Anhydro-D-glucitol、Histidine、Inositolであった。この予測式は、学習セットにおいて、膵がんに対する感度86.0%、特異度88.1%と良好な精度を示した。さらに、検証セットにおいても、感度71.4%、特異度78.1%と良好であった。特に、ステージHまでの膵がん患者に対する感度は77.8%、慢性膵炎患者における偽陽性率は17.4%であり、CA19-9におけるそれぞれ55.6%、30.4%と比較して明らかに良好な成績であった。これらの結果から、血清メタボロミクスを用いた診断的手法は、膵がん患者をより正確かつ早期に発見できる可能性を持つ有用な方法であることが明らかとなった。今後、さらに詳細な検討も必要であるが、膵がん患者の予後を改善させる方法となることが期待される。

The purpose of this study is to develop an early diagnosis method. Early detection is possible, early detection is fine, early detection is sensitive, early detection is easy, and early detection is necessary. The diagnosis method was developed and proved useful. During the study period, there were 85, 23, and 83 serum samples from multiple medical facilities, including patients with acute respiratory failure, chronic arthritis, and healthy individuals. The serum was extracted and the new structure was used for mass analysis. 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of patients, 43 cases of patients, 42 cases of patients, 43 cases of 42 cases of patients with chronic inflammation, 23 cases of patients with chronic inflammation, 41 cases of normal patients. 18 metabolites in the serum of patients The method of multiple selection was used to construct the prediction formula. Metabolite, Xylitol, 1,5-Anhydro-D-glucitol, Histidine, Inositol The predictive formula has a sensitivity of 86.0% and a specificity of 88.1% with good accuracy. The sensitivity and specificity were 71.4% and 78.1% respectively. The sensitivity of CA19 - 9 was 77.8%, the false positive rate of CA19 -9 was 55.6%, and the false positive rate of CA19 -9 was 17.4%. The results of this study are as follows: 1. The diagnosis method is correct, the patient is correct, the early detection is possible, and the method is useful. In the future, we will discuss in detail the necessary ways to improve the quality of patients.