| Project/Area Number |
22K08708
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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 | Tokyo Medical and Dental University |
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Principal Investigator |
工藤 篤 東京医科歯科大学, 東京医科歯科大学病院, 准教授 (20376734)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 真二 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (30253420)
田邉 稔 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (50197513)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
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: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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| Keywords | バイオマーカー |
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| Outline of Research at the Start |
世界中で神経内分泌腫瘍の患者数は増加している。米国ではNENは大腸癌の次に多い.膵NENは剖検798例では日本人の1.6-10％に発症している. 本腫瘍は50歳代に発症し、初診時の半数以上がStage IVで遠隔転移群の5年生存率は39％である. 最近はモノアナライトマーカーの限界が確認されている。本研究では転移性NENと非転移性NENとを区別するマルチアナライトマーカーの開発を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
世界中で神経内分泌腫瘍の患者数は増加している。膵NENは我が国の10万人に2.7人が発症する希少疾患とされているが近年増加傾向にあり、剖検798例では日本人の10％に発症している可能性が示唆される. 米国ではNETは大腸癌の次に多いと報告された.本腫瘍は50歳代に発症し、初診時の半数以上がStage IVで遠隔転移の5年生存率は39％である. 1942年以来これまで開発された40以上のモノアナライトバイオマーカーの感度、特異度、予測機能は低く、長期フォローに伴う累積放射線被曝と検査や治療に膨大なコストも含めて治療計画の設計が困難であり、2007年に米国国立癌研究所が開催したサミットでは、モノアナライトの限界とマルチアナライトの有用性が確認された。当科では転移性膵NETと非転移性膵NETを区別するために、肝膵同時切除症例の検体を用いて網羅的遺伝子解析を行い、
Gene set enrichment analysis（GSEA） を用いて、40 probeからなるマルチアナライトを導き出した。原発巣でこれらが抑制されている場合は異時性肝転移を来し、生命予後が不良となる。最近、血中NEN転写産物などの新しいテクノロジーが注目されており、血液中の51 NET marker mRNAをRT-PCRで測定し術後腫瘍遺残を定量する試みが始まっている。本研究は転移性NENと非転移性NENを区別するマルチアナライトマーカー（多角的指標）を開発することが目的である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
臨床検体の集積を継続中であり、第一、第二の取り組みは最終年度にまとめて行うが、患者の集積が伸びていない。イメージングバイオマーカーで、肉眼型分類、門脈腫瘍栓分類、Arrival-time Parametric Imaging（At-PI）は順調に進んでいる。第4の取り組みは、現在症例を集積中で解析は最終年度に行う。薬物療法におけるバイオマーカーは第1の取り組みを最終年度に行ってからともに解析する
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| Strategy for Future Research Activity |
第一、第二の取り組みは最終年度に行うことができるように、手術症例を集積していく。イメージングバイオマーカーの創出の解析方法は確立しているので一つ一つ症例を蓄積していく。第4の取り組みについても、現在症例を集積していく。解析は最終年度に行う。薬物療法におけるバイオマーカーは第1の取り組みを最終年度に行ってからともに解析する
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