2022 Fiscal Year Annual Research Report
Prediction of cancer microenvironment using deconvolution analysis
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20K09068
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| Research Institution | Kanagawa Cancer Center Research Institute |
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Principal Investigator |
笠島 理加 地方独立行政法人神奈川県立病院機構神奈川県立がんセンター(臨床研究所), 臨床研究所がん分子病態学部, 副技官・主任研究員 (20630875)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井元 清哉 東京大学, 医科学研究所, 教授 (10345027)
廣島 幸彦 地方独立行政法人神奈川県立病院機構神奈川県立がんセンター(臨床研究所), 臨床研究所, 医長 (60718021)
山口 類 愛知県がんセンター(研究所), システム解析学分野, 分野長 (90380675)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | Virtual dissectionモデル / がん微小環境 / 膵癌 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、がん細胞のゲノム情報とがん細胞を取り巻く微小環境のゲノム情報を合わせることでがんゲノム医療の精度を大きく向上させることである。具体的には、臨床で使用可能なバルクのがん組織を用いたRNA sequencing (RNA-seq) データを数理的に各細胞グループに分離、分析する新規Virtual dissection モデルを構築し、臨床での実装化を目指す。
自施設の膵癌切除検体を用いたバルクRNA-seq、Single cell RNA-seq (scRNA-seq)の各データと膵癌PDX モデルを用いたインタラクトーム解析の結果を統合し、NMF 法、Deconvolustion 解析、CIBERSORT など様々な数理モデルを用いて、新規Virtual dissection モデルの構築を行う。また、TCNG（The Cancer Network Galaxy（ベイジアンネットワークによるがん統合分子ネットワークデータベース））を合わせることで、on-tumor でpathogenic に働いているがん-間質相互作用を同定することが可能となり、がん細胞と微小環境の両方を対象にした次世代がんゲノム医療の実現を目指す。
2022年度は、膵臓組織は酵素を多く分泌する組織であり、作業工程中に細胞が死に安くそもそも質の高いデータを取るのが難しい為、前年度に実施することができなかった膵がん手術検体からのscRNAseqをテクニカルの面での改善等を行うことにより実施することができた。また、その発現量のデータから膵がん組織に存在する細胞腫のシグニチャの同定をクラスタリング解析とCIBERSORTxにより実施した。細胞腫の同定はエンリッチメント解析により行った。治療標的候補となるがん-間質相互作用を同定する為のネットワーク解析の検討も行った。
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