Statistical modeling for cancer sub-clonal evolution

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 16K16146
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Life / Health / Medical informatics
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: Matsui Yusuke 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 准教授 (90761495)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: がんサブクローン進化 / 生命情報学 / 統計科学 / 木構造値データ解析 / バイオインフォマティクス

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study was to characterize the target group from the viewpoint of cancer evolution by estimating the process in which subclones evolved in a sample and quantifying the difference in subclone evolution obtained from a large number of samples by examining gene mutation of multiple different sites from a single cancer using a next-generation sequencer. As the data increase in the future, it is expected to identify the subclonal evolution structure of cancer related to resistance to treatment by characterizing patients based on the characteristics of the subclonal evolution structure and combining it with clinical information.

Free Research Field

生命情報学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では, 一検体のがんから複数の異なる部位の遺伝子変異を次世代シークエンサーを用いて調べることで, 検体内においてサブクローンがどのような過程で進化したかを推定し, 多数検体から得られるサブクローン進化の違いを定量化することで, 対象群をサブクローン進化の類似性に基づきクラスタリングする解析手法を開発した. 数値シミューレション実験でその有効性を検証したとともに、実際に8名の淡明細胞腎細胞がんおよび11名の非小細胞肺がんを本手法により解析した結果, 同定したサブグループが再発性と薬剤感受性の特徴を持っていることが明らかになった.