| Project/Area Number |
21K07250
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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 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
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| Research Institution | Hyogo Medical University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
米田 和恵 兵庫医科大学, 医学部, 講師 (80724806)
江見 充 兵庫医科大学, 医学部, 特別招聘教授 (90221118)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 悪性中皮腫 / 変異 / ゲノムコピー数解析 / 予後予測 / ゲノムコピー数変化 / ゲノム不安定性 / digitalMLPA |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、極めて予後不良の腫瘍である悪性中皮腫(MM)の、低侵襲的な早期発見・再発モニタリングシステムを構築することが目的である。MMの変異形式は、塩基配列レベル変異よりゲノムコピー数変化、特に染色体破砕・再構成の結果、コピー数の低下/上昇が繰り返す激しいコピー数変化が生じている。後者は腫瘍組織では網羅的に捉えにくい。我々が開発したdigitalMLPAをMM用にさらに改良し、腫瘍組織でゲノムコピー数変化と患者予後・免疫チェックポイント阻害剤の有効性との関連解析を行う。並行し、極めて低頻度で腫瘍が混在する血中循環腫瘍細胞に本技術を適用し、低侵襲的な早期発見・再発モニタリングシステムを構築する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Malignant mesothelioma (MM) is an extremely poor prognosis tumor that is refractory to chemotherapy and other treatments. Sequence-level mutations are low at the level of pediatric cancers, and technically elusive microdeletions occur in multiple locations, resulting in genomic reorganization (chromothripsis-like patterns: CTLPs) and frequent biallelic deletions of specific tumor suppressor genes. To capture these changes, we developed a novel method, digital MLPA, to capture mutation patterns associated with MM patient prognosis.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
次世代シーケンサーによる変異解析が普及しても、捉えるのが難しいのがstructural variants (SVs)であり、MMでは腫瘍が散在、もしくはリンパ球が浸潤したものが多いため腫瘍含有率が低くSV解析が極めて難しい。コピー数変化を伴わないSVは検出できないが、MMで高頻度に生じたエクソンや遺伝子単位の欠失や増幅を網羅的に簡便に捉えるため、新規手法digital MLPA を開発，前処理法も検討することでFFPE切片の解析も可能にした。結果、腫瘍含有率の低い予後良好者の解析が可能となり、予後の良・不良のMM検体間の変異比較を行ったことは、患者予後改善のための基礎データ取得の点で意義深い。
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