| Project/Area Number |
23K09358
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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 57060:Surgical dentistry-related
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| Research Institution | University of the Ryukyus |
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Principal Investigator |
中村 博幸 琉球大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (30542253)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (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 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 口腔癌 |
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| Outline of Research at the Start |
非小細胞肺癌や悪性黒色腫での免疫チェックポイント阻害剤の高い効果は、腫瘍体細胞遺伝子変異量(TMB)の多さと相関している。しかしながらTMBが低い癌のネオ抗原は、融合遺伝子などの遺伝子構造異常に由来していることが多い。よって本研究では、免疫チェックポイント阻害薬療法に奏効を示し、尚且つTMBの低い口腔癌を選び、全ゲノム配列と全RNA配列の決定を行い、新規融合遺伝子を同定する。さらに、その接合部から翻訳される融合タンパク質が抗腫瘍免疫の抗原となり得るかを検討する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
免疫細胞の浸潤が多く免疫チェックポイント阻害薬療法に奏効し尚且つTMBが低い口腔癌での融合遺伝子の解析
１－１． PD-1抗体(ニボルマブ、ペムブロリズマブ)を用いて治療を行った口腔癌患者のうち完全奏功(CR)および部分奏功(PR)が得られた患者を対象とする。また、免疫チェックポイント阻害薬投与後の細胞障害性抗癌剤が顕著に有効であった患者も対象とする。口腔癌および同一症例の正常組織からgDNAおよびtotalRNAサンプルを精製する。精製したDNAおよびRNAサンプルを用いて、次世代シーケンサーによるシーケンスを行う。患者から採取した末梢血中単核球(PBMC)は細胞凍結保存液を用いて液体窒素容器で保存する。
１－２．腫瘍由来のペアエンドシークエンスリードをヒト参照ゲノム(GRCh38)にアライメントし、ゲノム解析ツールキットによる塩基校正周辺の再編成を行う。構造変異体は変異解析ソフトVarscanおよびMutectによって決定する。メガ塩基当たり3から4以下を低い突然変異率とする。GEM Mapperを用いてマップされていないおよび部分的にマップされた読取りを調べることにより、ウイルス(HPVまたは他の)DNAの欠如を確認する。融合遺伝子の検出にはフリーソフトウエアのSTAR-Fusionを用いて決定する。検出された融合遺伝子がCOSMIC Cancer Gene Censusに含まれていないか、または配列決定された腫瘍において高再発性であるかを調べ、遺伝子の融合が口腔癌でのドライバーイベントである可能性を検討する。検出された融合遺伝子は蛍光in situハイブリダイゼーション(FISH)により存在を確認する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
臨床検体の収集が進んでいない
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| Strategy for Future Research Activity |
免疫細胞浸潤の多寡の評価は、免疫細胞の多寡を反映する遺伝子群を使用し、解析ソフトGSEAのPreRanked法を用いて解析を行う。各サンプルにおける各遺伝子群の Enrichment Score (ES)を算出し、続いて遺伝子をランダムに並び替えて500回ESを計算する。これらの数値を用いて、各症例の各遺伝子群に対して、False Discovery Rate (FDR)を計算する。
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