2021 Fiscal Year Research-status Report
網羅的なHLA及び臨床情報の機械学習による同種移植の国際標準予後予測アルゴリズム
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21K08391
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
諫田 淳也 京都大学, 医学研究科, 助教 (30636311)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 造血幹細胞移植 / HLAエピトープ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
日本の造血幹細胞移植患者のデータベース(Transplant Registry Unified Management Program: TRUMP)を用いて、2000年から2018年に造血器腫瘍に対して非血縁者間骨髄移植を実施した、HLA-A, -B, -C, -DRB1タイピング情報が存在する9,991症例を後方視的に解析した。DQB1タイピング情報のない4,781症例に関しては、HLA研究所のハプロタイプ情報を基に最頻アレルを選択するアルゴリズムで推定した。5座アレル情報を基に、HLAMatchmakerを用いてHLA由来の抗体エピトープを推定した。
HLA 8/8アレル一致症例、及びGVH方向HLA class Iアレル不一致・エピトープ一致症例と比較し、アレル不一致・エピトープ不一致症例は、グレードIII以上の重症急性GVHDの発症率が有意に高値であった。特に、GVH方向のHLA-C座におけるアレル不一致・エピトープ不一致症例は、アレル不一致・エピトープ一致症例と比較して重症急性GVHDの発症率が高値であった。GVH方向HLA class IIアレル不一致・エピトープ不一致症例は、HLA 8/8アレル一致症例と比較し、重症急性GVHD発症率に有意差を認めなかった。
本邦のHLA不一致非血縁者間移植においては既報に基づき、HLA-AやHLA-Bの抗原またはアレル不一致の症例からの移植は避けられており、HLA class I不一致非血縁者間移植の94.5%をHLA-Cアレル不一致症例が占めているが、そのような本邦におけるドナー選択に、HLAMatchmakerを用いた抗体エピトープの判定が有用である可能性を示唆している。
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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
問題なく進捗している。
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| Strategy for Future Research Activity |
血縁者間移植の症例に関して、HLAMatchmakerおよびPIRCHEを用いたHLAエピトープの意義を検討する。また、網羅的なHLA情報、HLA及びHLA提示ペプチドのエピトープ情報、並びに詳細な移植臨床情報を対象とする機械学習を用いた予後予測システムを開発する。
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[Presentation] Impact of Human Leukocyte Antigen Epitope Matching on Outcomes after Unrelated Bone Marrow Transplantation2021
Author(s)
Makoto Iwasaki, Junya Kanda, Hidenori Tanaka, Takero Shindo, Noriko Doki, Takahiro Fukuda, Yukiyasu Ozawa, Tetsuya Eto, Naoyuki Uchida, , Yuta Katayama, Keisuke Kataoka, Makoto Onizuka, Yoshinobu Kanda , Tatsuo Ichinohe, Yoshiko Atsuta,Satoko Morishima
Organizer
63th ASH Annual Meeting
Int'l Joint Research
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