Elucidation and challenge for the prediction of cancer clonal evolution and intra-tumor heterogeneity by computer simulation
| Project/Area Number |
20K12071
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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 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | National Cancer Center Japan |
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Principal Investigator |
Kato Mamoru 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, 分野長 (40391916)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | がん細胞進化 / 計算機シミュレーション / 個別化医療 / がんゲノム医療 / がん細胞 / シミュレーション / がんのクローン進化 / 腫瘍内多様性 / 個人化医療予測 |
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| Outline of Research at the Start |
がん細胞のクローン進化は腫瘍内多様性を生み、患者の治療効果や予後に重大な影響を与える。研究代表者は、がん関連遺伝子の観測値データと６つのがんホールマークとを結び付けてがん細胞進化を模す、計算機シミュレーション・モデルを開発した。本研究ではプログラムを発展させ、患者のNGS由来VAF（変異のがん細胞集団頻度）データへの本格的な適用を実施し、がん細胞進化における具体的な遺伝子機能の役割を解明する。最終的には、どの遺伝子を遮断すれば、がん細胞数=10の12乗(死に至る細胞概数)に達するまでの時間を遅延できるかという、計算機シミュレーションによる個人化医療予測を可能にすることを目標とする。
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| Outline of Final Research Achievements |
We performed cancer-cell evolutionary simulations on VAF (variant allele frequency) data from a 73-year-old male colorectal cancer patient in the TCGA (Cancer Genome Atlas) database, and predicted that blocking APC, KRAS, and PIK3CA aberrations will have no effect on cancer-cell growth, but, when blocking TP53 aberrations, the metastatic cells will not grow (Nagornov and Kato, 2020). Then, we changed the data representation from cell-based to clone-based and achieved great computational speed-up (Nagornov, Nishino, and Kato, 2020). In addition to point mutations, we implemented a model that incorporates CNAs (copy number alterations) and tumor purity (manuscript in preparation).
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
73歳大腸がん男性患者の実データを例に、遺伝子変異をNGS（次世代シークエンサー）で測定し、腫瘍内不均一性を考慮した数理シミュレーション・モデルを使って、個別化医療を実行する原理的可能性を、世界で初めて示した。どの遺伝子を遮断すればがん細胞が増殖しないか、数値シミュレーションで予測できる。これはすなわち、どの分子標的薬を使えば効果が見込めるかの、シミュレーションを用いた全く新しいタイプの個人化医療である。
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Report
(4 results)
Research Products
(10 results)
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[Journal Article] C-CAT: The National Datacenter for Cancer Genomic Medicine in Japan2022
Author(s)
Kohno T, Kato M, Kohsaka S, Sudo T, Tamai I, Shiraishi Y, Okuma Y, Ogasawara D, Suzuki T, Yoshida T, Mano H
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Journal Title
Cancer Discov
Volume: 12
Issue: 11
Pages: 2509-2515
DOI
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Peer Reviewed / Open Access
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