2023 Fiscal Year Final Research Report
Development of a Predictive Model for the Efficacy of Sequential Therapy in Renal Cell Carcinoma
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20K09528
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 56030:Urology-related
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| Research Institution | Nagasaki University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大庭 康司郎 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 准教授 (20593825)
宮田 康好 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 准教授 (60380888)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 腎癌 / 免疫複合体 / イムノコンプレキソーム解析法 / 尿中バイオマーカー |
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| Outline of Final Research Achievements |
Molecular targeted drugs and novel immunotherapeutic agents are standard treatments for renal cancer. Given the complexity of tumour angiogenesis and immune responses during these sequential therapies, predictive models for treatment efficacy are crucial. Initially, by employing "immune complexome analysis", we reported that ceruloplasmin is a potential urinary biomarker for bladder cancer. Similarly, while the identification of urinary biomarkers for renal cancer is ongoing, preliminary experiments have demonstrated that KIBRA suppresses cancer cell proliferation in both renal and upper urinary tract cancers. Additionally, focusing on renal cancer with inferior vena cava tumour thrombus, we have reported the clinical prognostic factors. We believe that using the biomarkers identified in this study for postoperative adjuvant therapy will also contribute to the selection of optimal treatments for renal cancer with inferior vena cava tumour thrombi.
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| Free Research Field |
泌尿器癌（前立腺癌、腎癌）
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
進行性腎癌の予後は分子標的薬と新規免疫治療薬の登場により改善してきた一方で、薬剤の種類も多く、また治療薬の順序も複雑となっていることが課題である。また、これらの薬剤は非常に高価であるため、適切な治療選択および最適な順序で治療が提供できない場合、医療費も増えていく。今回の研究で用いた解析法で尿中バイオマーカーの同定が可能であり、すでに予備実験においてKIBRAが腎癌の潜在的な予測因子であることを証明した。これらの治療効果予測因子により、適切なタイミングで最適な治療薬を選択でき、患者さんへのメリットのみならず、治療効果に乏しい薬剤を回避することで医療費削減につながり医療経済の側面からも有用である。
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