| Project/Area Number |
21K08664
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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 55010:General surgery and pediatric surgery-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
川島 雅央 京都大学, 医学研究科, 助教 (80766676)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 乳癌 / 細胞外小胞 / 脂質代謝 / リキッドバイオプシー / 免疫療法 |
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| Outline of Research at the Start |
一部の脂質由来物質は免疫調整作用を有するが、免疫チェックポイントの活性調節に関与する脂質は同定されていない。本研究では、癌組織由来の細胞外小胞（EVs）脂肪酸組成の違いによって免疫チェックポイント活性を予測できるかどうかを検証する。方法として、①乳癌細胞株を用いて、既知の免疫チェックポイント誘導因子とEVsの脂質組成の関係を調査し、②臨床検体を用いて免疫チェックポイント活性を反映する血漿中EVsの脂質組成の特徴（Lipid signature）を同定する。本研究によって、原発性乳癌に対する免疫チェックポイント阻害療法の効果予測を可能にする新しい血中バイオマーカーが同定されることが期待される。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、乳癌から放出されるEVsの脂質組成と既知の臨床病理学的因子との関係を調査すること、特に乳癌組織の免疫活性を反映する血漿中EVsの脂質組成の特徴（Lipid signature）を同定し、その臨床的有用性を検証することである。
今年度は、昨年度に我々が確立した脂質組成解析に最適化した血漿由来EVsの精製方法を用いて、乳癌患者・健常者約150例の血漿を用いて網羅的なEVsの脂質分析を行った。結果、乳癌患者、健常者の間で有意に発現量が異なる3種類の脂質を同定し、これらの組成を分析することで、乳癌患者と健常者を精度よく区別することができる診断モデルを確立した。さらに、探索的解析で乳癌のサブタイプや乳癌の進行度（ステージ）と有意に相関する複数種の脂質の同定にも成功した。この際、測定系の堅牢性を様々な視点から検討し、我々が確立した今回の手法は、被験者の食事摂取の有無の影響、LC-MSの前処理の方法、測定機械の機器のコンディション等の、脂質測定結果に影響を与えうると考えられている既知の外的要因にあまり左右されず、安定であることも確認された。
本成果は、論文化し年度末に投稿。現在、査読審査中である。
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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
本年度で、予定していた臨床検体を用いたEV脂質組成の分析は完了し、成果報告を行うことができた。次年度は腫瘍免疫とEV脂質組成の探索的解析を予定通り進めて行くとともに、COVID19による活動制限のため積み残しているin vitroの系での検証作業も合わせて進めて行く予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度は、EVｓの脂質組成と腫瘍免疫の関係を、より詳細に探索的に検討していく。特に、in vitroの系での検証を精力的に進めて行く。さらに、がん由来のEVを血漿からより高効率、高精度で生成できる方法を探索し、本年度で作成に成功した診断モデルをさらにブラッシュアップしていく予定である。
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