BIBE2018まとめ

BIBE2018 http://bibe2018.asia.edu.tw のまとめです。
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田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

BIBE2018始まった。 bibe2018.asia.edu.tw BIBE2018の論文受理率は30%とのことです(プロシーディングスの前書きより。もっと受理率が高いような気もしますが...)。 #BIBE2018

2018-10-29 09:58:10
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

「運動は薬である」という位置づけ。ラボでセンサー付けて運動させて効果を測定する研究を行っている。 #BIBE2018

2018-10-29 10:05:48
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

いわゆるウェアラブルデバイスからのデータから何か得られるか?全世界で200万人がこの手のデバイスをつかっている。データ量は多いがノイズがいっぱい。このデータからpublic healthにポジティブな影響があると実証できるか? などなどが今回の問い #BIBE2018

2018-10-29 10:08:45
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

性別は半々だが、平均年齢は35歳。ユーザの体重増加は28%で全米平均の36%よす低い。ユーザの平均と全米平均が一致するか?(例:女性の方が運動しない、h肥満、年齢も負の影響、など)がまず大事。 #BIBE2018

2018-10-29 10:11:50
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

日本は平均で一日6000歩jカウ歩いていて先進国ではかなり高水準。UKは4000歩を割っている。また、平均が多いだけではなく、日本は歩数の分散も圧倒的に少ない。つまり、みんながたくさん歩いている。 この差はもろに肥満度に関係する。日中は運動量多く、肥満が少ない。 #BIBE2018

2018-10-29 10:15:46
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

この差は収入とは関係なく存在する(富裕国も平均的な富の国も同じ)。また、女性の方が運動不足の負の影響は大きい(同じ運動不足なら男性より女性の方が肥満しやすい)。walkable cityと日中は歩数が大きい。walkabilityって何? #BIBE2018

2018-10-29 10:22:25
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

社会的ネットワークがあると運動が増える傾向がある(孤独は運動不足につながるということ?)「一日の歩数」というのを「運動量」とみて研究したのが新のかな。この関係をただの相関じゃなく、因果関係として研究したいというモチベーション. 5か月の研究で予測精度79%の達成に成功。 #BIBE2018

2018-10-29 10:27:45
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

walking challenge(みんなで競争する?)は(チャレンジしている期間外の)運動量も増やす。これは金のかからない運動不足解消策となりうる。この「みんな」は男女比が50:50の時もっとも運動不足の解消効果が大きい。 #BIBE2018

2018-10-29 10:30:19
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

いきなり一般受けしそうな話を持ってきてなかなかやるな、と思った。Nスぺのネタでも使えそう。 #BIBE2018

2018-10-29 10:34:41
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

#BIBE2018 タグを間違った。 twitter.com/Yh_Taguchi/sta…

2018-10-29 10:39:55
田口善弘 @Yh_Taguchi

このような研究からウェアラブルデバイスで運動不足の解消をすることができるだろうか? また、このデータセットの信頼性を上げられるか?  mobilize.stanford.edu ここでデータなども公開しています #BIBE3018

2018-10-29 10:33:51
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

がんの研究家としていろいろな疑問を持った。なぜ、正常細胞が悪性腫瘍になるのか?人によってがんの進行度がンぜ違うのか? 副作用や薬の効き目の個人差はなぜか? #BIBE2018

2018-10-29 10:50:33
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

タンデムリピートの数がマーカーだという研究が1987年(by 中村)。40年にわたって多数の遺伝子多型マーカーが発見された。 大腸癌抑制遺伝子APCの発見(1991年 by 中村)は重要だった。 その後、がん化の多段階説を提案 #BIBE2018

2018-10-29 10:56:02
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

P53をアデノウィルス使ってがん細胞にいれるとがん細胞が死ぬ。しかし、治療に使うには難しかった。10年生存率からすると日本では早期発見で助かるがんが増えてきたがだめながんもまだ多い。がん検診の精度をあげるにはどうすればいい?早期発見時の効果的な治療法の同定も大事。 #BIBE2018

2018-10-29 10:59:46
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

だからCancer Precision Medicineが大切。AIが有効。基礎研究の結果を素早く臨床現場に持っていける(現場の医師に最新の基礎研究の成果を伝達できる)、 薬の選択を行い、医者に代わってインフォームドコンセントをするなど。 #BIBE2018

2018-10-29 11:02:47
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

次世代シーケンサーの安価化で体液中の循環DNAで診断が可能になった。つば、血液、骨髄液など。切除可能ながんの70~80%はこの体液バイオパシーで検出可能になった。体液中DNAの変異頻度の多さでがんの進行度が測れるか?→少なくとも治療で変異率が下がるのは確か。 #BIBE2018

2018-10-29 11:08:14
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

体液中DNAの変異解析はがんの早期発見にも有効(CTやMRIよりもいいくらい)。 どの薬がどの個人に効くかも予測できることが期待できる。 がんの免疫療法にも使えるか?→免疫細胞のDNA組み換えは非常に複雑で多様性が大きい。10^15通り。しかし、頑張った。 #BIBE2018

2018-10-29 11:13:22
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

実は全体の25%が10^15通りのうちの1個で占められていた。このタイプが体中をめぐってがんを倒しているのでは。大腸がんで免疫細胞の多型配列解析をやった。転移性になると特定の免疫細胞のタイプがふえることが分かった。PD-1/PD-L1阻害剤の効き目(現在30%)との関係→誰に効くか? #BIBE2018

2018-10-29 11:19:50
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

がんの進行段階では、免疫を抑制する勢いが勝つ。免疫細胞の数が足らなければPD-1/PD-L1阻害剤を入れても効果は限られる。免疫細胞の数を増やすワクチン治療が効果的と思われる。実際、有意の差があった(P=0.03)。 #BIBE2018

2018-10-29 11:25:59
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

免疫細胞を変異させれば免疫療法の効果をあげたり、副作用を減らしたりできる。三か月で可能なので末期患者にも有効。 ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26667491 #BIBE2018

2018-10-29 11:36:40
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

Maruyama, Osamu DegSampler: Collapsed Gibbs Sampler for Detecting E3 Binding Sites 細胞内タンパクリサイクル。E3ユビキチンの結合サイト(配列モチーフ)予測。データはE3NET (pnet.kaist.ac.kr/e3net/)とELM:DEG class Motifs (elm.eu.org) からとった。 #BIBE2018

2018-10-29 12:02:36
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