文献

J-GLOBAL ID：201902241714114933   整理番号：19A0660442

エキソソームを用いた膵臓癌診断のための機械学習とナノ流体技術の組合せ【JST・京大機械翻訳】

Combining Machine Learning and Nanofluidic Technology To Diagnose Pancreatic Cancer Using Exosomes

著者 (15件)： Ko Jina (Department of Bioengineering, University of Pennsylvania) ,  Bhagwat Neha (Division of Gastroenterology, University of Pennsylvania) ,  Yee Stephanie S. (Division of Hematology-Oncology, Department of Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania) ,  Ortiz Natalia (Department of Bioengineering, University of Pennsylvania) ,  Sahmoud Amine (Division of Gastroenterology, University of Pennsylvania) ,  Black Taylor (Division of Gastroenterology, University of Pennsylvania) ,  Aiello Nicole M. (Division of Gastroenterology, University of Pennsylvania) ,  McKenzie Lydie (Division of Hematology-Oncology, Department of Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania) ,  O’Hara Mark (Division of Hematology-Oncology, Department of Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania) ,  Redlinger Colleen (Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania) ,  Romeo Janae (Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania) ,  Carpenter Erica L. (Division of Hematology-Oncology, Department of Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania) ,  Stanger Ben Z. (Division of Gastroenterology, University of Pennsylvania) ,  Issadore David (Department of Bioengineering, University of Pennsylvania) ,  Issadore David (Department of Electrical and Systems Engineering, School of Engineering and Applied Sciences, University of Pennsylvania)
資料名： ACS Nano  (ACS Nano)
巻： 11  号： 11  ページ： 11182-11193  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2326A  ISSN： 1936-0851  CODEN： ANCAC3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 循環エキソソームは,多くのプロテオミクスと遺伝情報を含み,癌診断において膨大な機会を示す。マイクロ流体アプローチは複雑な試料から細胞を分離するために使用されてきたが,エキソソーム分離のためのこれらのアプローチのスケーリングは,ナノfluiクスの低いスループットと閉塞に対する感受性によって制限されている。さらに,エキソソームバイオマーカーの分析は,患者と腫瘍自体の間の実質的な不均一性によって混乱する。これらの課題に取り組むために,著者らは,粗臨床試料を分析するためにマルチチャネルナノ流体システムを開発した。このプラットフォームを用いて,著者らは健常および病的マウスおよび臨床コホートからエキソソームを分離し,これらエキソソームのRNAカーゴをプロファイリングし,不均一癌を有する個体由来の試料を同定できる予測パネルを生成するために機械学習アルゴリズムを適用した。このアプローチを用いて,健常対照者および健常対照者の膵臓癌患者からの癌および前癌マウスを,ブラインド研究において分類した。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *機械学習 ,  マウス ,  バイオマーカー ,  感受性 ,  プロテオミクス ,  RNA【核酸】 ,  不均一性 ,  *診断 ,  予測 ,  *膵臓腫瘍 ,  スループット
準シソーラス用語： プロファイリング ,  *癌診断 ,  *ナノ流体 ,  *エキソソーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 癌診断 ,  エキソソーム ,  ナノフルイディクス ,  機械学習 ,  膵臓癌

分類 (2件)： 医用素材  (GA05040H) ,  生物薬剤学(基礎)  (GY01021U)

タイトルに関連する用語 (6件)： エキソソーム ,  膵臓癌 ,  診断 ,  機械学習 ,  ナノ流体 ,  組合せ