2020 Fiscal Year Research-status Report
AIとRadiogenomicsを応用した治療薬選択における癌不均一性の克服
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20K09115
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| Research Institution | Chiba Cancer Center (Research Institute) |
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Principal Investigator |
星野 敢 千葉県がんセンター(研究所), 消化器外科, 主任医長 (10400904)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
横田 元 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (20649280)
森 康久仁 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (40361414)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | Radiogenomics / TMB / 不均一性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
結腸直腸癌（肝転移症例）を対象として、TMB（Tumor Mutational Burden）について原発巣、転移巣にて評価し、加えてそれらの不均一性（heterogeneity）の評価を開始した。これまで同時性切除、異時性切除を含む結腸癌および肝転移症例24症例について、FFPE標本より薄切を行いDNA抽出を行った。抽出したDNAのQC checkののち、Ion S5（NGS）を用いてOncomine Tumor Mutation Load AssayにてTMBの評価を行った。cut offは10Mutations/Mb以上とした。その結果、原発巣では24症例中7症例（29.2％）、肝転移巣では5症例（20.8％）でTMB highと判定された。また、全24症例のうち6症例（25.0%）ではTMB high/low判定で不一致（discordance）を認めた。この結果は、原発巣主体のゲノム診断やTMB診断の不確実性を明らかにする結果であった。
次いで、術前のCT画像からTMBの診断が可能であるかの解析を開始した。術前未治療のCT画像を選択し、造影CT画像より腫瘍を関心領域ROI(Region of interest)抽出を行った。まず、原発巣を対象として、1000を超える画像の特徴量を用いてRadiogenomics解析を行ったところ、ROC曲線解析でAUCが0.78程度と相応の感度・特異度をもって、TMB high/lowの判定が行えることが明らかとなった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
癌の不均一性（原発巣と転移巣間）を明らかにするための評価項目としてTMBを対象とした。これまで当初の目的通り20例を超える症例を対象にNGSを用いた解析が進行している。またpreliminalyな段階ではあるが、Ragiogenomicsを用いた解析にて一定の精度をもってTMBの判定が可能であることが示された。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでのところ当初の計画に準じて研究の進行が得られている。今後は肝転移巣についてもRadiogenomics解析をすすめ、原発部位と転移部位での腫瘍間の実際のTMBのdiscordanceを明らかにするとともに、画像での診断能の精度評価を行う。また、同時にPD-L1の免疫染色も進めることで分子生物学的因子を予測するRadiogenomics解析の有用性についても明らかにする。
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| Causes of Carryover |
研究計画通りほぼ順調に進行しているが、数万単位の残額が生じた。次年度に有効活用されるものと考える。
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