AIとRadiogenomicsを応用した治療薬選択における癌不均一性の克服
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20K09115
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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 55020:Digestive surgery-related
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| Research Institution | Chiba Cancer Center (Research Institute) |
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Principal Investigator |
星野 敢 千葉県がんセンター(研究所), 発がん研究グループ 発がん制御研究部, 客員研究員 (10400904)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
横田 元 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (20649280)
森 康久仁 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (40361414)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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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: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | Radiogenomics / TMB / 不均一性 / AI / 人工知能 / 癌 |
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| Outline of Research at the Start |
薬物の効果、副作用、費用対効果の観点から個々の患者からの遺伝学的情報を収集し有効な患者を選択することが望まれる。原発巣組織を主体とした遺伝学的評価では「不均一性を伴う」患者個体全体の病態の把握は困難と考えられる。また膨大で異なるオミクス情報を人為的に解析することは容易ではない。我々は画像から遺伝学的情報を解明するRadiogenomics理論に着目し研究開発を進めさらに人工知能 (AI)を用いた統合解析を開始した。本研究においては、大腸癌、食道癌を対象とし、癌の不均一性に着目し、画像情報をAIを用いて解析し、バイオマーカーの値を予測し、有効な患者群を同定するプラットフォームの構築を目的とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
結腸直腸癌（肝転移症例）を対象として、TMB（Tumor Mutational Burden）について原発巣、転移巣にて評価し、加えてそれらの不均一性（heterogeneity）の 評価を開始した。これまで同時性切除、異時性切除を含む結腸癌および肝転移症例24症例について、FFPE標本より薄切を行いDNA抽出を行った。抽出したDNAのQC checkののち、Ion S5（NGS）を用いてOncomine Tumor Mutation Load AssayにてTMBの評価を行った。cut offは10Mutations/Mb以上とした。その結果、原発巣で は24症例中7症例（29.2％）、肝転移巣では5症例（20.8％）でTMB highと判定された。また、全24症例のうち6症例（25.0%）ではTMB high/low判定で不一致 （discordance）を認めた。この結果は、原発巣主体のゲノム診断やTMB診断の不確実性を明らかにする結果であった。 次いで、術前のCT画像からTMBの診断が可能であるかの解析を開始した。術前未治療のCT画像を選択し、造影CT画像より腫瘍を関心領域ROI(Region of interest) 抽出を行った。まず、原発巣を対象として、1000を超える画像の特徴量を用いてRadiogenomics解析を行ったところ、ROC曲線解析でAUCが0.78程度と相応の感 度・特異度をもって、TMB high/lowの判定が行えることが明らかとなった。これらの解析結果をもとに各学会での発表を行うと同時に、high impact journalへの発表を行った（Hoshino I, Yokota H, Iwatate Y, et al. Cancer Sci. 2022 Jan;113(1):229-239.)。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
癌の不均一性（原発巣と転移巣間）を明らかにするための評価項目としてTMBを対象とした。これまで当初の目的通り24症例を対象に原発巣と肝転移巣の遺伝子発現およびTMBについてNGSを用いた解析をおこなった。またRagiogenomicsを用いた解析にて一定の精度をもってTMBの判定が可能であることをしめしその結果を海外誌に報告した。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでのところ当初の計画に準じて研究の進行が得られている。今後はPD-L1等の免疫染色も進めることで治療標的となる分子生物学的因子との予測を Radiogenomics解析にて行い、さらなる本手法の有用性について明らかにしたい。
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Report
(2 results)
Research Products
(15 results)
