2016 Fiscal Year Research-status Report

治療関連骨髄性腫瘍の疫学的、分子生物学的研究

Research Project

Project/Area Number	16K09843
Research Institution	Kanazawa University
Principal Investigator	大竹茂樹金沢大学, 国際基幹教育院, 教授 (00160523)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	片桐孝和金沢大学, 保健学系, 助教 (60621159)
Project Period (FY)	2016-04-01 – 2019-03-31
Keywords	治療関連骨髄性腫瘍 / 急性骨髄性白血病 / 骨髄異形成症候群 / 疫学的検討
Outline of Annual Research Achievements	全国117施設の共同研究者より収集した急性骨髄性白血病（AML）および進行期骨髄異形成症候群（骨髄での芽球10％以上、RAEB-2）のデータベースを解析して次の結果を得た。総登録症例数は3,156例で、新規発生（de novo）型2,336例（74.0％）、　造血異常先行型609例（19.3％）および治療関連骨髄性腫瘍（t-MN）211例（6.7％）であった。分類不能例を除くとde novo型ではAMLが2041例（90.3％）、RAEB-2が218例（9.7％）で、t-MN型ではそれぞれ148例（75.9％）および47例（24.1％）でt-MN型で有意（p < 0.01）にRAEB-2が多かった。発症時平均年齢はDe novo型で59.3歳、t-MN型で64.6歳と有意にt-MN型で高かった。男女比に差はなかった。診断時のHb濃度（8.7 vs 8.6 g/dl）と血小板数（7.6 vs 7.1万/μl）には有意差を認めなかったが、白血球数はそれぞれ30,400/μlと15,400/μlで有意差を認めた（p < 0.01）。 T-MNの特徴として、先行する血液異常を多く有し、染色体核型では、5番染色体異常、7番染色体異常、11q23異常および複雑核型（5個以上の核型異常）が有意に多く、t(15;17)白血病および正常核型が有意に少なかった。t(8;21)白血病およびinv(16)白血病に有意差は認められなかった。使用された抗腫瘍薬はアルキル化剤37.9％、トポイソメラーゼⅡ阻害剤21.6％、その他40.5％であった。以上のごとく、治療関連骨髄性腫瘍はde novo型骨髄性腫瘍に比べて予後不良因子を多く持つことが明らかとなった。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 第１次コホートの疫学的調査を終了した。第２次コホートについて、集積した症例のデータモニタリングを行うことにより、治療法や生存期間の詳細な解析が可能となる。個人情報保護法が改定され、各症例のデータ収集が一時停滞していたが、新しい「人を対象とする医学系研究に関する倫理指針ガイダンス」も示されたことから、この倫理指針に基づいてデータ収集が可能となった。
Strategy for Future Research Activity	前向きの症例登録用データベースとweb applicationをすでに開発しており、今後新規発生するde novo AMLおよびMDSの登録を継続する。これらの症例の中で、同意が得られた症例について末梢血または骨髄細胞を収集し、計画している遺伝子解析を実施する。解析する遺伝子は当初の計画から増加させ、キメラ遺伝子解析を11種類（BCR-ABL, RUNX1-RUNX1T1, CBFB-MYH11, PML-RARA, DEK-NUP214, MLL-MLLT3, MLL-ENL, MLL-MLLT1, MLL-MLLT4, RPN1-MECOM, RBM15-MKL1）、および変異遺伝子解析を53種類（ABL1, BRAF, ETV6, IDH2, MPL, PML, SF3B1, U2AF1, ANKRD26, CALR, EZH2, JAK2, MYD88, PTEN, SMC1A, WT1, ASXL1, CBL, FLT3, JAK3, NOTCH1, PTPN11, SMC3, ZBTB7A, ASXL2, CEBPA, GATA1, KDM6A, NPM1, RAD21, SRSF2, ZRSR2, ATRX, CSF3R, GATA2, KIT, NRAS, RARA, STAG2, BCOR, DDX41, HRAS, KRAS, PDGFRA, RUNX1, TET2, BCORL1, DNMT3A, IDH1, MLL, PHF6, SETBP1, TP53）解析できるよう準備する。