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J-GLOBAL ID：202002247754267990   整理番号：20A0805899

頭頸部癌におけるTGF-βシグナル伝達活性化領域の検出のための機械学習によるリピドームに基づく迅速診断【JST・京大機械翻訳】

Lipidome-based rapid diagnosis with machine learning for detection of TGF-β signalling activated area in head and neck cancer

著者 (11件)： Ishii Hiroki (Department of Otolaryngology, Head and Neck Surgery, Chuo-city, Japan) ,  Saitoh Masao (Center for Medical Education and Sciences, Chuo-city, Japan) ,  Sakamoto Kaname (Department of Otolaryngology, Head and Neck Surgery, Chuo-city, Japan) ,  Sakamoto Kei (Section of Oral Pathology, Graduate School of Medical and Dental Sciences, Tokyo Medical and Dental University, Bunkyo City, Japan) ,  Saigusa Daisuke (Department of Integrative Genomics, Tohoku University Tohoku Medical Megabank Organization, Sendai, Japan) ,  Kasai Hirotake (Department of Microbiology, Chuo-city, Japan) ,  Ashizawa Kei (Department of Otolaryngology, Head and Neck Surgery, Chuo-city, Japan) ,  Miyazawa Keiji (Department of Biochemistry, Faculty of Medicine, University of Yamanashi, Chuo-city, Japan) ,  Takeda Sen (Department of Anatomy and Cell Biology, Faculty of Medicine, University of Yamanashi, Chuo-city, Japan) ,  Masuyama Keisuke (Department of Otolaryngology, Head and Neck Surgery, Chuo-city, Japan) ,  Yoshimura Kentaro (Department of Anatomy and Cell Biology, Faculty of Medicine, University of Yamanashi, Chuo-city, Japan)
資料名： British Journal of Cancer  (British Journal of Cancer)
巻： 122  号： 7  ページ： 995-1004  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0922B  ISSN： 0007-0920  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:腫瘍微小環境からの形質転換成長因子β(TGF-β)シグナル伝達を含むいくつかの発癌性シグナルは腫瘍内表現型不均一性を発生させ,腫瘍進行と治療失敗をもたらす。しかし,サイトカイン誘導悪性特性を有するサブクローンを含む腫瘍領域に対する正確な診断は,臨床的に困難なままである。【方法】頭部および頚部扁平上皮癌(HNSCC)における不均一TGF-βシグナル伝達状態を有する腫瘍領域を同定するために,免疫組織学的および生化学的方法の助けなしで,プローブエレクトロスプレイイオン化-質量分析(PESI-MS)と機械学習の組合せに基づく迅速診断システムを確立した。全240および90の質量スペクトルを,それぞれ,PESI-MSによりTGF-β非刺激および刺激HNSCC細胞から得,脂質に基づく診断システムの構築に用いた。【結果】:この判別アルゴリズムは,未処理細胞からのTGF-β_1刺激細胞の識別において98.79%の精度を達成した。臨床ヒトHNSCC組織において,このアプローチは,燐酸化Smad2染色を用いた従来の組織病理学的評価と同じように,活性化TGF-βシグナル伝達を伴う腫瘍領域の決定を達成した。さらに,質量スペクトルに関するいくつかの変化したピークがTGF-β刺激HNSCC細胞におけるホスファチジルコリン種として同定された。結論:PESI-MSと機械学習を組み合わせたこの診断システムは,TGF-βにより誘導される腫瘍内表現型不均一性を臨床的に診断することを奨励する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Cancer Research UK 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 腫瘍 ,  クローン ,  サイトカイン ,  *機械学習 ,  アルゴリズム ,  *頭頚部腫瘍 ,  表現型 ,  染色 ,  リン酸化 ,  免疫組織化学 ,  扁平上皮癌 ,  *細胞情報伝達 ,  レシチン ,  ヒト ,  TGFβ

分類 (3件)： 細胞生理一般  (EF02010S) ,  サイトカイン  (EB08090G) ,  腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 頭頸部癌 ,  TGF-βシグナル伝達 ,  活性化 ,  機械学習 ,  迅速診断