ヒト胃粘膜内免疫応答の網羅解析を利用した個別化発癌予測モデルの確立

Research Project

Project/Area Number	24K11062
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 Tokyo
Principal Investigator	坪井真代東京大学, 医学部附属病院, 助教 (40895421)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	早河翼東京大学, 医学部附属病院, 講師 (60777655)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	胃癌
Outline of Research at the Start	本研究では、慢性胃炎から胃発癌過程で生じる、未癌・前癌状態にあるヒト胃粘膜内の上皮細胞・免疫細胞・細菌叢の変化を分子レベルで解析し、癌を誘発する「炎症」の科学的理解によって発癌予測に有用なパラメータを同定する。上皮・血球・細菌分画の分子情報と患者の臨床情報を総合し、機械学習により胃癌の個別化予測モデルを樹立する。ヒト胃炎・胃癌患者サンプルのDigital spatial profiling解析・細菌叢解析を含む次世代シークエンス解析を実施し、正確な胃癌発生予測機械学習モデルを樹立することを最終的な目標とする。