| Project/Area Number |
23K06762
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
|
|---|
| Research Institution | Hiroshima University |
|---|
Principal Investigator |
池田 健一郎 広島大学, 医系科学研究科(医), 助教 (50624863)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
日向 信之 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (10598816)
小畠 浩平 広島大学, 病院(医), 助教 (10749998)
河原 大輔 広島大学, 病院(医), 助教 (20630461)
後藤 景介 広島大学, 病院(医), 助教 (30784251)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
|
|---|
| Keywords | Radiogenomics / 腎細胞癌 / 精密医療 / バイオマーカー / 医用画像 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
淡明細胞型腎細胞癌(以下ccRCC)の治療前医用画像と手術検体の遺伝子発現様式を統合させた解析を行い、予後予測バイオマーカーの創出を目指す。
本研究では、手術前後の病期診断が異なるccRCC症例に着目し、術前画像のRadiomicsによる網羅的画像解析、手術検体の遺伝子発現プロファイリングを行う。
両結果を統合し、術後病期の差異の根底にある分子基盤とそれを説明し得る画像シグネチャーを明らかとする。説明可能性の高いバイオマーカーの同定により、多様化するccRCCの精密医療実現に大きく貢献でき、将来的には更なるデータの統合により新規予測モデルの作成を目指す。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
[1] ccRCC公共データを用いたRadiomics解析：抽出された1650のRadiomics特徴量から生存予測に有用な15の特徴量を絞り込み、最終的に生存リスクを2群に分類し、生存リスクの層別化に成功した。GSEAを用いて高リスクと低リスクの差異を検証した結果、高リスク群では免疫・炎症系遺伝子セットが正に、代謝関連遺伝子セットが負にEnrichされていた。また、免疫細胞浸潤程度予測を行ったところ、高リスク群では、M2 Macrophage M2、CD8陽性T細胞を含む特定の分画が有意に高頻度であった。
[2] 当院RCC術前画像データを用いたRadiomics解析：自施設おいてRCCの診断にて腎摘除術もしくは腎部分切除術を施行された手術症例のうち、 術前CT画像データと術後病理報告書が入手可能なRCC180症例につき前述の[1]と同様に腫 瘍領域の抽出を行なったのちにRadiomicsを用いた画像解析を実行中である。術後T3以上の識別に有用な画像パラメータの選出を行う予定である。
[3] 手術検体のRNAシークエンスによる遺伝子発現解析：前述[2]のうち、術前に4cm未満であり、かつ病理組織学的にT1a、T3aと診断された40症例 (術前後T1a、術前T1a術後T3a、術前T3a術後T1a、術前後T3a各10例ずつ)を対象とした腫瘍検体のRNAシークエンスを予定している。術後T3aとT1aの2群に分類し、GSEA を含む遺伝子発現解析を行い、腫瘍の進展・浸潤を説明しうる分子経路や分子マーカーの探索を含め、T3a群に特徴的な分子基盤の同定を行う。
[4] Radiogenomics統合解析：前述[3]の結果ならびに[2]のRadiomics解析で抽出された画像パラメーターの統合解析を行い、T3a群を特徴づける術前画像バイオマーカーの創出を目指す。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
ccRCC公共データを用いたRadiomics解析において生存リスクを層別化する画像パラメータの要因となりうる分子基盤に免疫・炎症系遺伝子、代謝関連遺伝子の関連が寄与しうることを明らかとした。
また、自施設におけるRCC症例のRadiomicsを用いた画像解析を実行中である。
|
| Strategy for Future Research Activity |
画像解析に用いた自施設症例のうち、術前に4cm未満であり、かつ病理組織学的にT1a、T3aと診断された40症例 (術前後T1a、術前T1a術後T3a、術前T3a術後T1a、術前後T3a各10例ずつ)を対象とした腫瘍検体のRNAシークエンスによる遺伝子発現解析を予定している。術後T3aとT1aの2群に分類し、GSEA を含む遺伝子発現解析を行い、腫瘍の進展・浸潤を説明しうる分子経路や分子マーカーの探索を含め、T3a群に特徴的な分子基盤の同定を行う。
|
