AIを用いた切除可能膵癌に対する化学療法最適化を予測するためのmiRNAモデルの開発

• Project/Area Number: 23K07396
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 53010:Gastroenterology-related
• Research Institution: The University of Tokushima
• Principal Investigator: 宮本 弘志 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 准教授 (90398024)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 高山 哲治 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (10284994) ; 岡田 泰行 徳島大学, 病院, 助教 (60815447)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
• Keywords: 膵癌 / miRNA / 術前化学療法 / AI / 予測効果

Outline of Research at the Start

本研究では、まず多数例の切除可能膵癌患者の治療前血清を用いて、miRNAを次世代RNAシークエンスにより網羅的に解析してmiRNAプロファイルを作製する。次いで、術前化学療法群をそれぞれ奏効群と非奏効群に分けて、各々の治療効果を複数のmiRNA値からAI診断するモデルを作製する。具体的には、術前化学療法群をトレーニングコホートして30例を対象に、AI機械学習を用いて有効性を予測するモデル式を作製する。さらに、バリデーションコホートとして30例の治療前血清を用いて、治療効果を的確に予測できるかどうかを検証する。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では切除可能膵癌の術前化学療法の効果を予測するmiRNAパネルを構築することを目的としている。現在までに切除可能膵癌39例の治療前血清からRNAを抽出している。さらに、治療群を奏功群、非奏功群に分けて、miRNAを次世代RNAシークエンス(RNA-Seq)により網羅的に解析を進めている。現時点で、まだ症例数が少ないが、効果判定を施行できた39例のデータから、3種類のmiRを用いたmiRNAパネルについて検討した。治療については、Gemcitabine/S-1療法群から変更し、Gemcitabine関連レジメン（Gemcitabine/S-1療法、Gemcitabine/nabPTX療法）とFOLFIRINOXまたはmFOLFIRINOXレジメンの2群に分類し、検討を行っている。まだ、治療効果予測との関連は、Gemcitabine関連レジメンでAUC＝0.650、P＝0.430と、FOLFIRINOXまたはmFOLFIRINOXレジメンでAUC＝0.630、P＝0.438と、満足すべき結果ではないが、徐々に結果が得られてきている。残りの期間で、症例数の増加を行い、治療効果を複数のmiRNA値からAI診断するモデルを作製する。そして得られたmiRNAの発現データをAIに機械学習させることで各治療の効果を予測する複数のmiRNAを同定する予定である。さらに、AIで同定された複数のmiRNAを組み合わせて最適な効果予測モデル式を構築するためにトレーニングコホートとしてGemcitabine/S-1療法群を含め、術前化学療法施行群の血清も収集している。さらに、バリデーションコホートで用いる治療前血清の収集も進めている。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当該研究ではこれまでに集めた症例に加え、新規の膵癌症例から血液サンプルを集める必要があったが、予定より集まった症例が少なく症例の蓄積に時間を要している。さらに、術前化学療法のレジメンが当初増加が見込まれていたGemcitabine/S-1療法群から、複数のレジメンが施行されるようになってきたため、治療レジメンごとに検討を要する必要があり、さらに多くの症例が必要となっているためやや遅れていると評価した。しかしながら、現時点での限られた症例数での検討も開始できており、随時RNAを抽出し、miRNAの発現を測定中の膵癌症例も存在しており、検討予定であった他のmiRNAの発現についてはすべての症例で検討を行えていない状況であるものの、今後の検討に必要な器具はそろっておりすべての症例でmiRの発現を測定し、miRNAパネルの構築を期待できると考えられる。また、並行して効果判定等の臨床データについても収集が進んできており、検討可能な症例数の増加が見込まれている。これまでの検討で、まだ少ない症例数の検討ではあるが、miR-199-3p, miR-29, miR-296-5pなどが治療効果予測に有用なmiRとして吊り上がってきており、今後これらを用いたmiRNAパネルについて検討が進むものと考えている。

Strategy for Future Research Activity

今後は引き続き被検者より血清サンプルの収集を進める。さらに膵癌の術前化学療法ごとのデータ解析を行い、治療効果判定の情報、その後の予後解析を追加し、さらに臨床に即した術前化学療法選択の最適なAIモデル式を構築する予定である。関連病院からの血清サンプル収集も並行して行い、別のvalidationコホートでの検証を計画通りに進める予定である。術前治療については、多種類になっていることから、Gemcitabine関連レジメン（Gemcitabine/S-1療法、Gemcitabine/nabPTX療法）、FOLFIRINOXまたはmFOLFIRINOXレジメンに分けて検討を行うこととし、効率よく検討することが可能となると考えている。