Development of a Predictive Method for Immune-Related Liver Injury Using Autoantibody Biomarkers

• Project/Area Number: 25K10536
• 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: Okayama University
• Principal Investigator: 竹内 康人 岡山大学, 医療開発領域, 准教授 (70814200)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 二見 淳一郎 岡山大学, ヘルスシステム統合科学学域, 教授 (00420498) ; 宮本 愛 岡山大学, ヘルスシステム統合科学学域, 助教 (60994605) ; 高木 章乃夫 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (80359885)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2029: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2028: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 免疫関連肝障害

Outline of Research at the Start

免疫チェックポイント阻害薬（immune checkpoint inhibitor: ICI）によって発現する免疫有害事象のうち、肝障害は重症例の発生頻度も高い。本研究では、末梢血中の自己抗体バイオマーカー（AAbs）に着目し、ICIによる肝障害に特異的な自己抗体探索と、機械学習法を用いた肝障害発生予測の精度向上を目指す。本学が独自に開発した、極めて再現性の良いAAbsの定量測定を可能とするmultiple S-cationized antigen immobilized beads array assayを用いることにより、ICIによる肝障害の発生予測を可能とする技術開発を行う。