Establishment of novel immunotherapies targeting gynecological cancer stem cells

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K16363
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 50010:Tumor biology-related
• Research Institution: Sapporo Medical University
• Principal Investigator: Mariya Tasuku 札幌医科大学, 医学部, 助教 (50836757)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: がん免疫療法 / ミスマッチ修復タンパク欠損 / 人工知能 / 深層学習

Outline of Final Research Achievements

The immunological profile of gynecological cancers, especially endometrial cancer, differs significantly from that of other solid tumours, indicating that treatment may need to be taken when selecting comprehensive immunotherapy with immune checkpoint inhibitors. Our study also showed that model building by deep learning using artificial intelligence (AI) is partially useful as a novel screening method for immunological profiles. We believe that the developed algorithm may help in the future when dealing with personalised cancer care.

Free Research Field

がん免疫療法・人工知能・ゲノム解析

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

昨今はがん免疫療法の適応可否のみならず、あらゆる標的治療が網羅的ゲノム解析により臨床現場でも選択される枠組みが整いつつある。がん治療はより個別化したものへ推移していることとなるが、我々は一見同一プロファイルを示す腫瘍であっても、そのがん種ごとの免疫学的性質により局所反応は異なる可能性を示した。単一マーカーをサロゲートマーカーとして用いることには限界があり、より繊細ながんプロファイル解析が日常的に求められる時代は近いと考えられ、我々の提示するAI判定モデルが一端を担う可能性を考え、引き続き解析・研究を進めて行きたい。