| Project/Area Number |
22K12260
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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 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Institute of Science Tokyo (2024)
Tokyo Medical and Dental University (2022-2023) |
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Principal Investigator |
長谷川 嵩矩 東京科学大学, 総合研究院, 准教授 (80753756)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | ネオ抗原 / HLAクラスII / 深層学習 / 転移学習 / 免疫療法 / ペプチド-HLA結合安定性 / がん免疫 / 腫瘍特異的ネオ抗原 / 応答性予測 / ネオアンチゲン |
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| Outline of Research at the Start |
近年，がん免疫療法という新たな治療方法が注目を浴びているが，当該治療が効果的とされる患者を治療前に判別することは極めて難しい．本研究では，がんの免疫療法への応答性を正確に予測するために必要な一連の数理的解析手法を開発する．まず， (i)研究開発の進むHLA Class 1結合性ネオ抗原予測手法による統合解析と，(ii)難易度の高いHLA Class 2結合性ネオ抗原予測を実現する新規解析手法の開発を実施し，(iii)これらの予測結果からがん免疫療法への応答性を予測するための数理的解析手法を構築する．更に，(iv)日本人に偏り，予測精度の低いHLA型に関してデータの取得と追加学習までを実施する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
2024年度は、がん免疫療法への応答性を予測する解析基盤の整備を中心に研究を進めた。特に日本人に多いHLA型への対応を意識しながら、既存の公開データを用いてネオ抗原予測に必要な解析パイプラインの構築とその評価を行った。HLAクラスIおよびクラスIIに対応する複数の既存手法を比較検討し、それらを適切に統合する形でパイプラインを整備した。また、ペプチド切断予測や結合親和性、安定性といった要素も順次取り込み、より実用的な解析環境を整えるべく整備を進めている。信頼性の高い公開モデルやライブラリの活用を前提とした実装に注力した。
加えて、既存手法をそのまま適用するのではなく、モデルの再学習やパラメータの最適化を通じて日本人集団における予測性能の向上を図った。特に転移学習を応用することで、限られた学習データにおいてもモデル精度の改善が可能であることを確認した。また、データの前処理工程（例：HLAタイピングの標準化、発現閾値の設定、ネオ抗原候補のフィルタリング）についても見直しを行い、解析の再現性と一貫性を高める工夫を施している。
さらに、これらのパイプラインを用いてTCGAやICGCなどの公開ゲノム・トランスクリプトームデータに適用し、がん免疫療法の奏効データとの関連性を評価する解析を行った。現在は複数のがん種において予備的な解析結果が得られており、一定の傾向を示す指標が抽出されつつある。解析の信頼性を高めるため、クロスバリデーションや外部データセットを用いた検証も一部で実施している。。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
昨年度は育児（休暇）が発生したため、研究の実施（特に共同研究機関・外注先との調整周り）に遅れが生じたため、研究期間を延期した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2025年度は、現在整備中の解析パイプラインの実用化と評価・検証を重点的に推進する。これまでに整備したパイプラインを安定的に稼働させるため、既存ツール間の連携の最適化や、データ前処理および可視化機能の強化を行う予定である。特に、HLAクラスII対応のネオ抗原予測機能については、既存モデルの精度や適用範囲に限界があるため、新たな手法を評価・修正して導入する予定である。
2025年度には日本人に多いHLA型に関する免疫原性データの収集を目指しており、現在そのためプロトコルの設計を進めている。昨今結合データが大規模に収集されているため、公開データでより広いデータベースからの収取、並びにフィルタリングの設計を計画している。今後は、こうした実証的成果をまとめ、学術論文として発信するとともに、必要に応じてオープンソースとしての配布も視野に入れ、研究コミュニティへの貢献を図る予定である。
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