Prognostic modeling of myxoid liposarcoma by gene expression and histopathology with focus on tumor immunity.

Research Project

Project/Area Number	20K16408
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	Takashi Kamatani 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 特任助教 (90645764)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2022-03-31
Project Status	Completed (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000) Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2020: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Keywords	がん免疫 / 脂肪肉腫 / 遺伝子発現 / 軟部肉腫 / RNA / 病理画像 / WES / 予後予測 / 南部肉腫 / 粘液型脂肪肉腫 / RNA-seq / 深層学習 / がん免疫療法
Outline of Research at the Start	近年、急速に普及しつつあるがん免疫療法は患者ごとに大きく治療効果が異なる。免疫療法の治療効果を予測する手法として、腫瘍を免疫学的プロファイルから、hot腫瘍とcold腫瘍に分類する手法が注目されている。一方で、粘液型脂肪肉腫は、その希少性が故に、オミックスデータや画像データを用いた網羅的な解析は少ない。上記背景を元に、病理画像、RNA-seqデータを用いて粘液型脂肪肉腫の腫瘍内免疫環境を明らかにし予後と関連する因子を発見する。
Outline of Final Research Achievements	This study aims to elucidate tumor immunity in myxoid liposarcoma (ML) based on gene expression, histopathology and whole exome sequencing data so as not only to predict prognosis but also the response for cancer immunotherapy drugs. We combined gene expression data, pathology images, and whole exon sequencing data of ML to extract prognostic features. I published several papers using the analysis methods developed in this study and was invited as a guest speaker to conferences.
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	近年、本邦でもがん免疫療法が開始されたが、奏功率は低く、有効な患者を予測する解析手法の探索が進んでいる。本研究により、粘液型脂肪肉腫の腫瘍免疫を遺伝子発現、DNA変異データと病理組織から解明することで、予後予測のみならず、将来のがん免疫療法の薬剤応答への評価指標として期待ができる。また今回開発した解析手法を、その他の別種のがんにも適応することで、従来とは異なった治療奏効マーカーの発見につながると考える。