東京科学大学（Science Tokyo）* 生命理工学院 生命理工学系の安井隆雄教授らの研究チームは、黑料网 未来社会创造机构の夏目敦至特任教授、東京大学 大学院工学系研究科の柳田剛教授、北海道大学 電子科学研究所の長島一樹教授、関西大学 商学部の鷲尾隆教授、Craif株式会社の市川裕樹CTO、東京医科大学 医学総合研究所の落谷孝広特任教授、大阪大学 産業科学研究所の川合知二招へい教授、量子科学技術研究開発機構（QST）量子生命科学研究所の馬場嘉信教授と共同で、尿中エクソソーム（用语1）のマイクロ搁狈础（用语2）を用いた早期がん検知を达成しました。
エクソソームは、全ての細胞が放出する微粒子（直径40-200 nm程度）であり、細胞と細胞がコミュニケーションする時の情報伝達物質として体内で機能しています。マイクロ搁狈础はエクソソームによって運ばれる情報であり、がん細胞が放出するエクソソームに含まれるマイクロ搁狈础は体内のがんに関連するサインであると考えられます。今回の研究では、“血液中のエクソソームは全てが細胞間のコミュニケーションに用いられずに一部が尿中へ排出される”という仮説を立て、尿中のエクソソームのマイクロ搁狈础解析を実施しました。
尿中エクソソームのマイクロ搁狈础を機械学習解析したところ、早期がん患者を識別できることが分かりました。尿中のエクソソームを網羅的に捕まえるため、今回は1次元ナノ構造体のナノワイヤ（用语3）を用いました。次に、捕まえた尿中エクソソームからマイクロ搁狈础を取り出し、がんマーカーとなるようなマイクロ搁狈础の組み合わせ（マイクロ搁狈础アンサンブル、用语4）を機械学習解析にて構築したところ、がん患者と非がん患者ではマイクロ搁狈础アンサンブルが異なることを発見しました（感度98.2 %、特异度96.5 %）（用语5）。さらに、がん患者のマイクロ搁狈础アンサンブルを用いると、AUROC（用语6）が0.987で早期がん患者を识别できました。
本成果は、10月18日付（现地时间）の「Analytical Chemistry 」誌にオンライン掲载されました。
＊2024年10月1日に東京医科歯科大学と東京工業大学が統合し、東京科学大学（Science Tokyo）となりました。
○尿中のエクソソームのマイクロ搁狈础を機械学習解析し、早期がん検知を達成
○ナノワイヤを用いて尿中に約2,000種以上のマイクロ搁狈础が存在することを確認
○脳肿疡、肺がん、非がんの3分類が可能
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（1） エクソソーム：全ての細胞が放出する微粒子（直径40-200 nm程度）であり、細胞と細胞がコミュニケーションする時の情報伝達物質として体内で機能する物質。
（2） マイクロ搁狈础：2024年のノーベル生理学?医学賞の受賞につながった物質。マイクロ搁狈础はたんぱく質を作らないRNAであるが、細胞や生体を制御していることが明らかとなっている。がん細胞が放出するエクソソームに含まれるマイクロ搁狈础は体内のがんに関連するサインであると考えられている。
（3） ナノワイヤ：1次元のナノ構造体。直径が数10-100 nm、長さが1-10 ?mのナノメートルスケールのハリやワイヤーのような構造体。
（4） マイクロ搁狈础アンサンブル：がんに関連する生命現象には複雑な生物学的プロセスが含まれているため、各種のがん生命現象に関連するマイクロ搁狈础は、1種ではなく複数種のマイクロ搁狈础が組み合わされ、マイクロ搁狈础の組み合わせ（マイクロ搁狈础アンサンブル）となる。
（5） 感度と特异度：感度は疾患を持った人のうちその所見がある人の割合を示し、特异度は疾患を持たない人のうちその所見がない人の割合を示す。感度の計算式は、（真陽性）/（真陽性+偽陰性）となる。また、特异度の計算式は、（真陰性）/（偽陽性+真陰性）となる。
（6） AUROC：Area Under the Receiver Operating Characteristics Curveの略称。機械学習におけるAUROCとは、主に二値分類に対する評価指標の一つとなる。AUROCは邦訳すると、「ROC（受信者操作特性）曲線の下の面積」を意味する。この指標は、1.0に近いほどモデルの予測性能が高いことを示す。例えば機械学習モデルによる予測が全て正解であった場合、AUROC値は1.0となる。また、AUROC値が0.5の場合は、機械学習モデルによる予測がランダムな推測と同等であることを示す。
掲载誌：Analytical Chemistry
論文タイトル：Early cancer detection via multi-microRNA profiling of urinary exosomes captured by nanowires
著者：Yasui, Takao; Natsume, Atsushi; Yanagida, Takeshi; Nagashima, Kazuki; Washio, Takashi; Ichikawa, Yuki; Chattrairat, Kunanon; Naganawa, Tsuyoshi; Iida, Mikiko; Kitano, Yotaro; Aoki, Kosuke; Mizunuma, Mika; Shimada, Taisuke; Takayama, Kazuya; Ochiya, Takahiro; Kawai, Tomoji; Baba, Yoshinobu
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