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Preferred NetworksとPFDeNAが、深層学習技術を用いて少量の血液でがん14種を判定するシステムの共同研究を開始

2018/10/29

2021年を目標に社会実装し、がんの早期発見・健康寿命延伸を目指す

株式会社Preferred Networks(代表取締役社長: 西川 徹、以下PFN)と株式会社ディー・エヌ・エーとPFNの合弁企業である株式会社PFDeNA(代表取締役社長:守安 功、以下PFDeNA)は、深層学習技術を活用し、少量の血液で14種類のがん※1を早期発見する検査システムの研究開発を開始します。

本研究では、国立がん研究センター(以下 NCC)にて、提供者の同意を得て研究用に収集された血液検体(以下 NCCバイオバンク検体)、ならびに臨床情報を用いて開発を行います。PFDeNAは、このNCCバイオバンク検体を個人が特定されない形で取扱い、次世代シーケンサー※2を用いてExRNA※3発現量を計測します。PFNは、計測されたExRNAの発現量と臨床情報を用いて、深層学習によって学習・評価・解析します。これにより、血液中のExRNAの発現量を元に14の種類別にがんの有無を高精度に判定できるシステムの実用化を目指します。

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※1 14種のがん: 胃がん、大腸がん、食道がん、膵臓がん、肝臓がん、胆道がん、肺がん、乳がん、卵巣がん、子宮頸がん、子宮体がん、前立腺がん、膀胱がん、腎がんが本研究の対象。
※2 次世代シーケンサー: DNAの塩基配列を並列的に高速に読み出せる装置
※3 ExRNA: 本研究で示すExRNAとは、血液などの体液中に存在するRNAのことで、本研究においては主にmiRNA(マイクロRNA)を指す。miRNA は様々な生命活動の調節に寄与しており、診断用のバイオマーカーとして応用が期待されている。