| Project/Area Number |
22K15571
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan Hospital Organization Tokyo Metropolitan Komagome Hospital |
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Principal Investigator |
Ikegami Masachika 地方独立行政法人東京都立病院機構東京都立駒込病院(臨床研究室), 骨軟部腫瘍科, 医長 (90830521)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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| Keywords | がんゲノムプロファイリング / FFPEアーチファクト / がんゲノムプロファイリング検査 / がん遺伝子パネル検査 / FFPE由来エラー / シークエンスアーチファクト |
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| Outline of Research at the Start |
がんのクリニカルシークエンスはホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)処理された手術検体を用いて行われる。検体のFFPE処理はゲノムDNAの損傷を引き起こし、シークエンスエラーを引き起こす。申請者はFFPE検体にみられるシークエンスエラーの発生原理を特定、エラー除去アルゴリズムであるMicroSECを開発した。本研究課題の目的は、MicroSECを用いてがんゲノム情報管理センターに集積されている約2万症例から検出された変異情報を解析し、患者に報告された変異のうちエラーが占める割合を明らかにし、ビッグデータを用いた機械学習に基づく新規シークエンスエラー予測アルゴリズムを開発することである。
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| Outline of Final Research Achievements |
We analyzed sequencing data from the development phase of the NCC OncoPanel and showed that 40% of the mutations called by the pipeline are FFPE artifacts, and that a small number of FFPE artifacts are annotated with pathological mutations. Furthermore, we created a machine learning algorithm to predict FFPE artifacts for the large number of mutations reported in the AACR project GENIE, and confirmed that the error frequency differs among gene panels. Although the study is not yet complete due to the delay in the release of raw data from C-CAT, the implementation system is in place, and we aim to clarify the necessity and significance of FFPE artifact removal and implement it in clinical practice in the future.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
がんゲノム医療において、検出された変異が真の変異なのかエラーなのか不確実な状態では、仮に遺伝子変異にマッチした治療が存在したとしても実施に踏み切ることに心理的抵抗が生じ、また無意味な治療が行われるリスクもある。本研究はNCCオンコパネルの開発時点のデータではあるが治療選択に影響を与えうるエラーがあることを明らかとし、エラー予測アルゴリズムの臨床実装の必要があることが確認できた。
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