• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2023 Fiscal Year Research-status Report

脱分化型脂肪肉腫におけるテロメア維持機構:腫瘍進展機構の解明と予後予測への応用

Research Project

Project/Area Number 22K20767
Research InstitutionTokyo Medical and Dental University

Principal Investigator

國枝 純子  東京医科歯科大学, 東京医科歯科大学病院, 助教 (60963428)

Project Period (FY) 2022-08-31 – 2025-03-31
Keywords脱分化型脂肪肉腫 / テロメア / テロメア維持機構 / TERT / 軟部腫瘍
Outline of Annual Research Achievements

がん細胞の無限増殖性に重要な役割を果たすテロメア維持機構には、テロメラーゼ活性化と、Alternative lengthening of telomeres (ALT; テロメラーゼ非依存性テロメア伸長)の2種類が知られている。一般的に複雑な染色体異常を示す肉腫では、テロメア維持機構としてテロメラーゼ活性化よりもALTが高頻度に認められる。脱分化型脂肪肉腫においてもALTが多いとされるが、詳細はいまだに解明されていない。脱分化型脂肪肉腫におけるテロメア維持機構の詳細をテロメラーゼ活性化とALTの両方から解析し、染色体異常の複雑性や予後、組織像を含めた臨床病理学的項目との関連について検討する。そこから脱分化型脂肪肉腫の腫瘍進展について、より包括的に理解することができ、予後予測に有用な情報を得られることを目的とする。
まずは脱分化型脂肪肉腫36検体において予備検討を行ったところ、ALTはこれまでの報告と同程度の頻度で認められた(31%)。また、TERTプロモーター点変異は認められなかったにも関わらず、TERT mRNAの発現が認められた症例や、FISH法にてTERTの増幅が認められた症例があり、いずれもALT陰性症例であった。
さらに解析を進めるため、症例選定として、先行研究で収集した36例に加えて、脱分化型脂肪肉腫のFFPE標本が利用可能かつ5年以上の長期予後が判明している症例を中心に収集しデータベースを作成した(約50例)。
次に、FFPE検体からHE標本を作製し、FNCLCC grade等の病理組織学的特徴を評価した。また、組織学的特徴解析の手段として、粘液型脂肪肉腫を用いてAIモデルを使用した予備検討を行った。今後は代表的な症例を抽出してテロメア維持機構の解析や全エクソンシークエンス解析でコピー数の異常を含めて遺伝子異常を検索する。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

申請者は令和4年12月から令和5年4月まで産前産後および育児休暇を取得しておりその間研究は休止していたため、当初の研究計画よりやや遅れがでている。
補助事業期間延長申請を提出し、研究期間の延長によって研究の遅れを取り戻す予定である。

Strategy for Future Research Activity

tissue microarrayの作製後、テロメア維持機構の解析としてTERTの再構成、増幅の有無(TERT split FISH、TERT copy number FISH; TMAを使用)、テロメラーゼ非依存性テロメア伸長(ALT)の有無の判定(telomere specific FISH; TMAを使用)を行う。そして必要ならばTERTプロモーター変異の有無(DNAシークエンス)、TERT mRNA発現量の定量(リアルタイムPCR)を行う。そしてALTとTERT異常の有無で層別化し、代表的な症例を抽出して全エクソンシークエンス解析でコピー数の異常を含めて遺伝子異常を検索する。また、AIモデルを用いた組織学的特徴解析を検討する。

Causes of Carryover

産前産後の休暇や育児休業の取得に伴い補助事業を1年間中断したため。次年度は主に次世代シークエンス関連(外注)に用いる予定である。

  • Research Products

    (1 results)

All 2024

All Presentation (1 results)

  • [Presentation] Histologic artificial intelligence (AI) model for predicting prognosis of myxoid liposarcoma2024

    • Author(s)
      國枝純子, 高松学,山下享子,阿江啓介, 松本誠一, 石川文彦, 竹内賢吾
    • Organizer
      第113回日本病理学会総会

URL: 

Published: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi