進行再発大腸癌診断におけるメタボロームを用いた新規マーカーの開発

Research Project

Project/Area Number	21K07228
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
Research Institution	Tokyo Medical University
Principal Investigator	勝又健次東京医科大学, 医学部, 教授 (10214347)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	松林純東京医科大学, 医学部, 教授 (00338790) 石崎哲央東京医科大学, 医学部, 准教授 (00424531) 真崎純一東京医科大学, 医学部, 講師 (00835837) 杉本昌弘東京医科大学, 医学部, 教授 (30458963) 榎本正統東京医科大学, 医学部, 准教授 (40385018) 土田明彦東京医科大学, 医学部, 兼任教授 (50207396)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000) Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	大腸癌 / 進行癌 / 再発癌 / 特異物質 / 代謝産物 / マーカー / 再発 / 化学療法 / IBD / 進行再発大腸癌 / メタボローム / 新規マーカー / 診断
Outline of Research at the Start	進行度４および再発大腸癌における唾液及び尿のメタボローム解析は終了している。このデータを参考に　今後進行再発大腸癌における症例に集中してメタボローム解析を行う。肺・肝・リンパ節・腹膜播種が主な再発であり、いずれも条件を満たせば切除を行うために　切除病変のメタボロームを解析して　相関関係を検討する。相関を認める場合には新規マーカーとしての臨床的意義を認める。最初の2年間で切除可能症例を中心に切除病巣および唾液尿を回収し、目標症例は各病変10例程度とする。3年目より解析し、結論を導く予定。4年目以降に論文化を図る。
Outline of Annual Research Achievements	大腸癌およびポリープのスクリーニング目的に代謝産物（メタボローム）の解析を行ってきた。その結果ポリープでは有意差を認めるほどの物質は特定されなかった。しかし癌においては早期癌より有意な物質を特定できた。この中で進行度Ⅳや再発癌においては全く異なる物質が同定され、今回サンプルを収集して解析することとした。現在新たに約20症例を集積して過去の症例とともに解析することとなっている。現在解析中であり、2023年秋までには解析結果がでてそこからAIを用いて有意な物質を同定して再発のマーカーになりうるか検討する予定である。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 予定通り進行しているのでこれから解析を進める
Strategy for Future Research Activity	解析を行ったうえでAIを用いて再発症例に有意な代謝産物を同定またはペアリングで検索する予定。2023年秋頃には解析は終了する