Algorithm to predict lung cancer recurrence by using gene expression analysis

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K09313
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 55040:Respiratory surgery-related
• Research Institution: Tokyo Medical University
• Principal Investigator: Kudo Yujin 東京医科大学, 医学部, 講師 (80623800)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松林 純 東京医科大学, 医学部, 教授 (00338790) ; 池田 徳彦 東京医科大学, 医学部, 主任教授 (70246205)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 肺癌 / 術後再発 / 遺伝子異常

Outline of Final Research Achievements

In this research, we investigated clinicopathological factors related to postoperative recurrence in patients with lung cancer. We utilized driver gene analysis using circulating tumor DNA from their plasma samples, and we performed gene expression analysis to explore micrometastasis biomarkers, which cause postoperative recurrence of lung cancer.
We analyzed preoperative radiological factors in patients with small-sized lung carcinomas to predict recurrence.
Furthermore, the tumor immune microenvironment was associated with the efficacy of immunotherapy for postoperative recurrence. The distribution of exhausted T cells and regulatory T cells were critical predictive factors, as well as that of tumor-infiltrating lymphocytes.

Free Research Field

呼吸器外科

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究によって肺癌術後再発に影響する術前因子を見出し、また再発に関わる術後因子についても報告を行なった。再発なく根治を目指すための手術戦略や術後のフォローアップ検査計画における一助になるものと考えられた。また近年、注目されている免疫チェックポイント阻害薬についての術後再発に対する治療効果を予測しうる免疫微小環境の特徴について報告し、術後再発治療における個別化医療につながるものと考えられた。本研究の成果により、必要な検査や治療を必要な人にのみ行うことが可能となり、身体的負担の軽減や、さらには医療経済への負担軽減に寄与するものと考えられた。