| Project/Area Number |
23K24103
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| Project/Area Number (Other) |
22H02841 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 49020:Human pathology-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
濱田 毅 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (90723461)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
眞杉 洋平 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (90528598)
中村 正裕 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (40634449)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,680,000 (Direct Cost: ¥13,600,000、Indirect Cost: ¥4,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2022: ¥8,580,000 (Direct Cost: ¥6,600,000、Indirect Cost: ¥1,980,000)
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| Keywords | 膵癌 / 腫瘍免疫 / 疫学コホート / ヒト / 分子病理疫学 / 多重蛍光染色 |
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| Outline of Research at the Start |
免疫微小環境の理解が膵癌患者の予後改善に必要である。しかし、数種類の免疫染色による従来法では、膵癌の複雑な腫瘍-免疫ネットワークの解明に限界があった。膵腫瘍1500例以上の多施設コホートにバンク化された膵癌組織検体を使用して、細胞レベルの超多重染色空間解析を行う。免疫細胞の数・位置・機能を定量化し、膵癌進行に関わる腫瘍-免疫ネットワークの特徴から新規治療ターゲットを探索する。治療・疫学データとの統合解析で、治療抵抗性をもたらす免疫学的因子や免疫賦活疫学因子を探索する。大規模コホートからの妥当性の高いバイオマーカーによる、個別化した膵癌免疫療法戦略を確立する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまでの主な研究実績は、ヒト膵癌微小環境における細胞レベルの超多重染色を行うためのパネルの確立、パネルを用いたヒト膵癌切除検体における免疫疫微小環境の特徴化（画像撮影）、膵癌微小環境の細胞レベルのデータと生存予後の関連の解析の準備である。
2022年度にパイロット解析を行った上で確立した多種類の抗体による多重染色のパネルを使用して、予定していた症例数の病理組織スライドにおける染色と撮影を2023年度までにほぼ完了した。
2023年度末には撮影が完了した症例群の一次解析を開始しており、一次解析が終了した症例群から、最終的な解析に用いる膵癌微小環境のデータの取得を行っている。また、その他の分子マーカーや疫学データとの統合解析による分子病理疫学解析を行っている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予定していた症例数の病理組織スライドにおける染色と撮影を2023年度までにほぼ完了した。そのため、事前に予定していた最終解析を行う準備が整っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
以下の2つのテーマを主に解析を行う予定である。
超多重染色空間解析によって得た膵癌微小環境の細胞レベルのデータと生存予後の関連を解析する（膵癌患者の生存予後と相関する、免疫細胞の種類と分布の特徴を同定、免疫細胞機能を多数のパラメーターで評価し生存予後への影響を検討、予後不良な免疫微小環境を形成する腫瘍因子を同定）
疫学・分子病理データとの統合解析による免疫療法の効果を最大化する戦略の探索（術後化学療法が奏功しない症例群での免疫微小環境の特徴を解明、予後不良な免疫微小環境を形成する疫学因子を同定、予後解析で免疫学的特徴と統計学的に交互作用する喫煙などの疫学因子を同定）
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