Evaluation of minimal residual disease in postoperative lung cancer using platelet RNA influenced by the tumor environment.

• Project/Area Number: 24K10394
• 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: Kindai University
• Principal Investigator: 坂井 和子 近畿大学, 医学部, 講師 (20580559)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 西尾 和人 近畿大学, 医学部, 教授 (10208134) ; 津谷 康大 近畿大学, 医学部, 教授 (10534985) ; 須田 健一 近畿大学, 医学部, 講師 (30631593) ; 小原 秀太 近畿大学, 医学部, 助教 (20813926)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 血小板 / 肺癌

Outline of Research at the Start

我々の先行研究で得た、肺癌患者の術前血小板と健常人の血小板遺伝子発現データをトレーニングセットとし、TEP（癌患者）とnon-TEP(非癌患者)を区別する機械学習判別モデルの構築を行う。次に、独立した前向きに収集する肺癌患者術前検体と、健常人の血小板 RNA発現情報を検証セットとして、その予測精度を検証し、判別モデルを用いて、術後の血小板RNA遺伝子発現データにより、腫瘍の存在（MRD）を判別する。術後の臨床的再発の有無から、再発予測能およびリードタイムを算出し、MRD診断法としての可能性を検討する。さらに、判別に用いる分子マーカーから血小板に影響を与えうる腫瘍の分子病態を明らかにする。