| Project/Area Number |
20K08269
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52050:Embryonic medicine and pediatrics-related
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| Research Institution | Research Institute for Clinical Oncology Saitama Cancer Center |
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Principal Investigator |
Ohira Miki 地方独立行政法人埼玉県立病院機構埼玉県立がんセンター(臨床腫瘍研究所), 臨床腫瘍研究所, 主幹 (20311384)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 神経芽腫 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では神経芽腫組織バンクを解析対象に、網羅的ゲノム・エピゲノムデータと臨床情報をメタオミックス解析し、テロメア／クロマチン維持機構関連遺伝子群に注目した腫瘍の分子的背景の異なるサブグループ毎の分子標的遺伝子の同定と解析を行う。また、日本小児がん研究グループ神経芽腫委員会が行う臨床試験の登録例のゲノム・エピゲノム解析とがん遺伝子パネル解析を行い、がんゲノム医療における精度の高い神経芽腫リスク分類システムへの適用を目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
Given the highly heterogeneous clinical behavior of neuroblastoma, risk classification at diagnosis is critically important for selecting appropriate treatment strategies for each patient. In this study, we performed detailed genomic analyses of 605 neuroblastoma cases registered with the Japan Children's Cancer Group Neuroblastoma Committee. We validated currently used risk classification markers that were originally developed based on Western cohorts and re-identified combinations of markers that are strongly associated with patient prognosis. Furthermore, using tumor DNA methylation data, we constructed a prognostic prediction model based on epigenomic features through machine learning.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
これまで欧米から提唱されている神経芽腫のリスクマーカーは欧米の症例の解析データに基づくものであり、今回日本人症例のデータで検証したことで、全体としては同等のリスク分類性能が示されたものの、超高リスク症例の分類についてはさらに再構築が必要であることが示唆された。また、エピゲノム情報に基づいた分類が神経芽腫の予後予測に有効であることも改めて示され、今後統合的な解析を進めることで、精度の高いリスク分類の構築につながると期待される。取りまとめたデータの一部は国際小児がんデータベースに共有され、世界の小児がん研究者の新たな研究に活用されている。
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