髄膜腫における自然歴の解明および予後予測アルゴリズムの構築
Project/Area Number |
22K07279
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
山田 修平 大阪大学, 医学部附属病院, 医員 (90885518)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
貴島 晴彦 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (10332743)
平山 龍一 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (20593734)
木嶋 教行 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (80534627)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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Keywords | 髄膜腫 / 遺伝子多型 / 自然歴 / 予後予測 |
Outline of Research at the Start |
単施設としては国内有数の髄膜腫患者数を誇る当院において、画像データやゲノム情報をも包含する統合的データベースを作成する。また画像データを網羅的に解析する膨大な作業に向けて、人工知能による髄膜腫検出・体積測定の自動化技術の開発を完成させる。さらに髄膜腫の自然歴に影響する宿主遺伝要因の解明を目的としたゲノムワイド関連解析を行う。日本人特有の髄膜腫関連遺伝子を同定し、予後や経時的腫瘍体積変化を含む臨床的特徴と関連する遺伝子多型を見出す。これら全てを分野横断的に統合解析することで、悪性化を含む腫瘍増大に関わる危険因子などを見出し、髄膜腫の自然歴の解明を目標とする。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、国内でも有数の髄膜腫患者の一般的臨床情報だけではなく、画像データやゲノム情報を分野横断的に統合解析することで、悪性化を含む腫瘍増大に関わる危険因子等を見出し、髄膜腫の自然歴の解明および予後予測アルゴリズムの構築を目標としている。これまでの研究において、頭蓋内髄膜腫の半数以上を占める円蓋部/傍矢状洞/大脳鎌髄膜腫について、症候化する体積や典型的な成長速度のデータを算出し、報告した。また自然歴や予後に影響を与える宿主遺伝要因や腫瘍遺伝要因について解析を継続している。
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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
当施設で治療歴のある1,700例を超える髄膜腫患者の一般的臨床情報や画像データを含む統合的データベースを作成中であり、800例程度のデータベース化が完了した。また、髄膜腫の自然歴や予後に影響を与える宿主遺伝要因の解明を目的として、400例超の髄膜腫患者の血液検体収集ならびに一塩基多型(SNP)タイピングが終了し、現時点におけるゲノムワイド関連解析(GWAS)を施行中である。さらに、“手術標本を用いた病理組織学的解析と体細胞遺伝子変異解析”に必要なカスタムパネルを作成し、髄膜種を含むがん関連の780遺伝子変異×100例の解析を施行した。細分化された体細胞遺伝子変異の有無を確認することにより、悪性化を含む腫瘍増大に関わる遺伝子変異の同定を行っている段階である。
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Strategy for Future Research Activity |
上記SNPデータや体細胞遺伝子変異情報と、我々が作成・保有している髄膜腫データベースにおける一般的臨床情報を組み合わせた解析を行う。統合的髄膜腫データベースの作成・追加・更新を引き続き行う一方で、畳み込みニューラルネットワークを利用した人工知能による自動画像解析システムの開発を行う。その画像情報や遺伝的要因を用いた分野横断的オミクス解析を行うことにより、髄膜腫の自然歴の解明を目指す。
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Report
(1 results)
Research Products
(3 results)
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[Journal Article] Growth risk classification and typical growth speed of convexity, parasagittal, and falx meningiomas: a retrospective cohort study2022
Author(s)
Yamada S, Hirayama R, Iwata T, Kuroda H, Nakagawa T, Takenaka T, Kijima N, Okita Y, Kagawa N, Kishima H.
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Journal Title
J Neurosurg.
Volume: 138(5)
Pages: 1235-1241
DOI
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Peer Reviewed / Open Access
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