| Project/Area Number |
22K16581
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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 55040:Respiratory surgery-related
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| Research Institution | Tokyo Medical University |
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Principal Investigator |
大森 智一 東京医科大学, 医学部, 助教 (70617646)
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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 |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
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| Keywords | 肺扁平上皮癌 / 人工知能（AI） / 術後再発 / miRNA / 人工知能解析 / 再発予測 / カルシトニン受容体遺伝子（CACLR） |
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| Outline of Research at the Start |
今回、肺扁平上皮癌(LUSC)における悪性化機構解明を目指す。これまでLUSCの網羅的解析から、リンパ節転移（pN）の有無により腫瘍組織・血中のmiRNA-10a、141、3120の発現及び腫瘍のカルシトニン受容体遺伝子の発現が関連していることを明らかにした。さらに、人工知能(AI)による病理組織解析を行い、癌細胞核の特徴量によってLUSCの術後再発が予測できることを実証した。そこで、本研究においては、pNにおける上記4種類の分子発現の意義と役割を明らかにし、さらにAI病理解析による細胞形態異常と、pN、術後再発、TPSそれぞれの相関因子を抽出して悪性化機構解明を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
肺扁平上皮癌(LUSC)においてリンパ節転移(pN)は予後因子であり術後再発に大きく寄与するところではあるが、術後再発を予測するマーカーは存在しない。我々は、自験内でLUSCのリンパ節転移に特異的なmiRNA(miRNA10a, 141, 3120)を抽出した。また、人工知能（AI）を使った癌細胞核の形態解析にて術後再発を予測できる可能性も確認している。そこで、AIによる形態解析と分子病理学的因子を組み合わせることで、より精度の高い再発予測因子を割り出すことを目的とした。
昨年度はAIによる形態的解析を行い、早期再発（2年以内）/無再発を100％識別し、testモデルで98.1%の確立で再発を予想できた。現在、こちらは論文作成中であり、随時学会発表含めて行っていく準備をしている。
また、現在は無再発/再発群の各症例からmiRNA抽出を行い、その結果と昨年の形態解析のアノテーション作業を行っていく予定である。
また、さらなる症例集積を行い、症例数の蓄積を図りより精度の高い形態解析を行うよう準備を行っている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
miRNA解析ならびにアノテーション作業に時間を要しているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
同症例のmiRNA抽出を完了させ、さらにカルシトニン受容体遺伝子(CALCR)についても解析を行っていく予定である。
それらの結果からアノテーション作業を行い、LUSCの再発予測マーカーの抽出を行う予定である。
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