著者スポットライト:経口潜在的な悪性腫瘍の謎を解き明かす

私たちの主な研究対象は、口腔白板症や口腔粘膜下線維症などの口腔、潜在的に悪性疾患の予測モデルの開発における悪性形質転換のメカニズムです。深層学習人工知能モデルの下でのゲノムトランスクリプトーム、プロテオミクス、およびその他のマルチオミクスシーケンシング解析は、口腔がんの可能性のある悪性疾患から口腔がんへの進行を研究するために使用されます。現在のシーケンシングおよびマルチオミクス解析は、ほとんどが凍結サンプルに基づいていますが、口腔、潜在的に悪性疾患は、多くの場合、生検によって正式に固定されたパラフィン包埋組織であり、パラフィンサンプルに基づく実験技術を開発する必要があります。

口腔、潜在的に悪性疾患、および扁平上皮癌からのパラフィン組織サンプルは、さまざまなソースから大量に入手できるため、研究のための非常に貴重なリソースとなっています。すべてのプロトコルは、疾患の発症と悪性形質転換のメカニズムをよりよく理解するために、これらのリソースを十分に活用するのに役立ちます。