Identification of a novel bile marker clusterin and a public online prediction platform based on deep learning for cholangiocarcinoma

Identification of a novel bile marker clusterin and a public online prediction platform based on deep learning for cholangiocarcinoma - BMC Medicine

1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？

• 胆管癌（CCA）は高度に侵襲的な悪性腫瘍であり、まだ診断が難しいとされています。本研究の学術的問いは、プロテオミクスに基づいてCCA診断の新しい胆汁マーカーを特定し、ディープラーニングによる診断モデルを確立することです。

1. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？

• 本研究の目的は、胆汁マーカーを含む診断マルチアナライティックモデルをディープラーニングによって構築し、CCAを検出するための可能性があることを示すことです。この研究の独自性と創造性は、胆汁と血清のマーカーを組み合わせた最大で最も包括的な研究であることです。

1. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？

• 近年、がんの診断におけるプロテオミクスの利用が注目されています。本研究は、胆汁と血清のマーカーを組み合わせてCCAの診断に使用する可能性に焦点を当てたものであり、画期的な研究と言えます。

1. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？

• 本研究では、プロテオミクスによる胆汁マーカーの探索と、ディープラーニングによる胆汁と血清のマーカーを含む診断モデルの構築が行われました。クロスバリデーションセットでは7つの因子（CLU、CA19-9、IBIL、GGT、LDL-C、TG、TBA）を含む診断モデルを構築し、内部および外部検証でCCAの検出の高い正確性を示し、CCA患者の診断を支援する新しい道具として役立つことが示唆されました。

1. 本研究の有効性はどのように検証した？

• 本研究では、ディープラーニングによる診断モデルを使用して、胆汁と血清のマーカーを組み合わせたCCA診断における有用性を示しました。また、内部および外部検証によってこの診断モデルの正確性が確認されたため、将来的には検診において臨床応用される可能性があります。