2024 Fiscal Year Annual Research Report
Prediction Model for Tumor Immune Activation and Radiotherapy Effectiveness Using Machine Learning
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22K07671
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| Research Institution | Sapporo Medical University |
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Principal Investigator |
長谷川 智一 札幌医科大学, 医学部, 助教 (80631168)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 放射線治療 / 腫瘍免疫 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
CD8/FoxP3陽性細胞数の免疫組織染色が完了し、治療成績のデータが揃っている子宮頸癌の術前照射の症例を用いて、定量的判定法の検討を進める。専用のソフトを用いた解析による定量評価と従来の目視による判定とを比較して、差異がないことを証明すること、また、ソフトを用いた判定が優れている可能性について検討した。
CD8の免疫組織染色が完了し、治療成績のデータが揃っている中咽頭癌の症例を用いて、ソフトを用いた判定の妥当性について検討した。子宮頸癌、中咽頭癌いずれにおいても専用のソフトを用いた定量評価は従来の目視による判定と比較して差異がないことが確認された。また、ソフトを用いることで短時間での解析が可能になることを示した。
子宮頸癌で放射線治療中（10-20Gy時点）の生検検体採取と血液採取を現在行っており、症例集積を行っている。血液採取を施行した10例を用いて末梢リンパ球のTCRレパトア解析
（RNA抽出→RNA-seq→CDR3配列の網羅的解析）を行い、TCRレパトア の経時的な変化により、放射線治療の奏功例を抽出できる可能性を検討している。Ⅲ期肺癌の症例の同様の解析により、化学放射線治療および免疫チェックポイント阻害薬投与後に優位T細胞クローンが増加する症例は治療が奏功していることがすでに示されている。
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