シーズNo.　６０　

平成１６年度「産学官共同研究開発技術シーズ調査票」

研究開発テーマ （シーズ）

網羅的遺伝子発現プロファイルを利用した癌の予後推定システム

技術分野（該当分野に○印を付け別表の該当番号を記入。複数の場合は主なものに◎		研究段階（該当に○）
〔　〕材料（No　　）、 〔　〕ﾊﾞｲｵﾃｸﾉﾛｼﾞｰ（No06）、 〔　〕情報通信（No　　） 〔　〕機械（No　　）、 〔　〕 医療・福祉（No　　）、 〔　〕 ｴﾈﾙｷﾞｰ（No　　） 〔　〕環境（No　　）、 〔　〕 その他（No　　）		基礎　 　　　 応用
			ａ	ｂ	ｃ	ｄ
					○
キーワード(５つ以内)	データベース、たんぱく質、探索、ニューラルネットワーク

提案者職名・氏名		所属機関名（学部・研究室名）
本多裕之		名古屋大学大学院工学研究科 化学・生物工学専攻 生物機能工学分野 生物プロセス工学研究グループ
電　話	052-789-3215	Ｅ– mail	honda@nubio.nagoya-u.ac.jp
FAX	052-789-3214	ﾎｰﾑﾍﾟｰｼﾞ	http://www.nubio.nagoya-u.ac.jp/nubio1/index.html

研究開発の目的 （研究の目的、最終的な事業化分野）		癌患者の癌組織の遺伝子発現プロファイルからその癌患者の５年生存率などの予後を推定する技術。ニューラルネットワークを用いて因果関係を学習し、未知データの推定を行う。癌患者自身による治療方法の選択の機会を与えることになり、QOLの改善に役立つ。
研究開発の内容（概要） (研究の内容・課題等を具体的に、必要に応じ資料を添付してください)		当研究室で開発したファジィニューラルネットワークに、約6000種類の患者の遺伝子発現データとその生存率の関係をモデリング、数個の遺伝子で予後を90％程度の精度で推定する技術。さらに、構築したモデルを解析することで、遺伝子発現と予後の間の関係をIF-THENルールの形式で記述できる。220症例数の悪性リンパ腫の予後の推定に成功（Cancer Science, 94(10), 906-913 (2003)）。乳がん100症例の予後も選択した20遺伝子で100％推定できることを確認し、論文投稿中。
新規性、独創性 (当該シーズの新規性・独創性・優位性等を具体的に)		これまでに遺伝子発現情報と癌の予後のモデリングに関して、わずか数個の遺伝子で高い精度で推定できた例はない。非線形モデリング手法と入力項目を選択する方法を組み合わせたことによる成果である。
地域経済への波及効果 (本研究によって期待される成果・効果、地域への貢献、産業界へのインパクト等)		日本人の3人に一人が癌で死亡する。したがって、すべての癌が対称にできるとすると年間20万人以上の対象患者がいる。癌ごとに特徴的な遺伝子を絞り込むことも重要で癌予後診断チップの開発といった新市場の創出などにもつながる可能性がある。
実用化への見通し (共同研究の相手となる企業・業界、実用化までの期間等)		他の癌種にも適用しており、高い推定精度が得られ、実績があり、実用化は近い。同様にアレルギー疾患などの疾患発症に関する遺伝子多型（SNP）データにも適用し、因果関係の抽出に成功している。
関　　連 工業所有権	発明（考案）等の名称		発明者	出願人	外国出願
	遺伝子の発現データの処理方法		小林　猛、本多裕之 ほか2名	中部TLO	〔　〕有 　〔　〕無

　注意事項：　�@ 記入事項が多い場合は、縦方向に枠の大きさを広げて下さい。

　　　　　　　�A 掲載して頂く技術シーズはシーズ集・ホームページ等での公開を前提に記載していただいています

　　　　　　 　　ので非公開情報の箇所は「非公開」と御記入下さい。