2014 Fiscal Year Research-status Report
マイクロアレイを用いた乳癌腋窩リンパ節転移予測法の開発
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25461981
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
直居 靖人 大阪大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (30646211)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 乳癌 / マイクロアレイ / 腋窩リンパ節 / 転移予測 / 多重遺伝子診断 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、新たに乳癌腋窩リンパ節転移に関係する遺伝子群を同定し、癌リンパ節転移の分子機構及び病態を解明し、腋窩リンパ節転移予測法を開発することで臨床における治療戦略に応用するというテーマのもとで開始された。一般的に乳癌において腋窩リンパ節転移の有無は予後に大きく関係することが知られているが、リンパ節転移のメカニズムは未だ明らかになっておらず、現状ではあらゆる手段を用いても乳癌原発巣の検査により腋窩リンパ節転移を予測するのは困難である。腋窩リンパ節転移予測法を用いて術前に腋窩リンパ節転移の有無を高精度に予測することができれば、実臨床では術前ホルモン療法や術前化学療法の必要性を判断する際にたいへん有用な情報になるものと思われる。
また本研究によりリンパ節転移の分子機構が解明されれば、それらを対象にした分子標的治療薬等の開発によりリンパ節転移が未然に防げる可能性があると考えられたからである。研究実績としては、外部LuminalA乳癌の原発巣マイクロアレイデータ388例をThe training setとして解析して腋窩リンパ節転移に関係する遺伝子群292個を同定し、腋窩リンパ節転移予測法「genomic nodal index (GNI)」を開発した。次に科研費を用いて作成した当科59例（The first validation set）と、同じく当科23例と外部データを含む計103例（The second validation set）に適用して性能を検証し、下記のタイトルでCancer Lettersに論文掲載することができた。
Development of a prediction model for lymph node metastasis in luminal A subtype breast cancer: The possibility to omit sentinel lymph node biopsy
Chiaki Nakauchi, Yasuto Naoi,他
Cancer Letters 353 (2014) 52–58
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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
我々は外部Luminal A乳癌の原発巣マイクロアレイデータ388例をThe training setとして解析して腋窩リンパ節転移に関係する遺伝子群292個を同定し、腋窩リンパ節転移予測法「GNI」を開発した。次に科研費を用いて作成した当科59例（The first validation set）と、同じく当科23例と外部データを含む計103例（The second validation set）という独立した2つのvalidation setに適用して性能を検証した。
The training set、The first validation set、The second validation set におけるAUCs of ROC は、それぞれ 0.820, 0.717, 0.749 と良好な結果であった。これらは既存の腋窩リンパ節転移予測法MSKCC nomogram よりも良好な結果であった。
また、多変量解析において「GNI」は他の臨床病理学的因子よりも最も有意水準の高い独立した予後予測法であることが示された。
このような結果から、高精度な腋窩リンパ節転移予測法である「GNI」を用いて腋窩リンパ節転移予測法を用いて術前に腋窩リンパ節転移の有無を高精度に予測することで、実臨床では術前ホルモン療法や術前化学療法の必要性を判断する際に有用な情報になる可能性があると思われる。
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| Strategy for Future Research Activity |
開発した腋窩リンパ節転移予測法「GNI」はLuminal A乳癌専用の予測モデルである。今回、The training set、The first validation set、The second validation setのいずれにおいても良好な予測精度を示すことができたが、実臨床で用いるには前向きにさらに多くの症例で検討を重ねる必要があると思われる。
また、乳癌はsubtypeごとに生物学的特性が異なるため今回はLuminal A乳癌専用の予測モデルを開発したが、Luminal BやBasal, HER2-enriched type における腋窩リンパ節転移予測法も続けて開発する必要があると考えている。
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[Journal Article] Development of a prediction model for lymph node metastasis in luminal A subtype breast cancer: the possibility to omit sentinel lymph node biopsy.2014
Author(s)
Nakauchi C, Naoi Y, Shimazu K, Tsunashima R, Nishio M, Maruyama N, Shimomura A, Kagara N, Shimoda M, Kim SJ, Noguchi S.
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Journal Title
Cancer Lett.
Volume: Oct 10;353(1)
Pages: 52-8
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
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[Journal Article] 72-gene classifier for predicting prognosis of estrogen receptor-positive and node-negative breast cancer patients using formalin-fixed, paraffin-embedded tumor tissues.2014
Author(s)
Nishio M, Naoi Y, Tsunashima R, Nakauchi C, Kagara N, Shimoda M, Shimomura A, Maruyama N, Shimazu K, Kim SJ, Noguchi S.
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Journal Title
Clin Breast Cancer
Volume: Jun;14(3)
Pages: e73-80
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
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[Journal Article] Construction of novel immune-related signature for prediction of pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy in human breast cancer.2014
Author(s)
Sota Y, Naoi Y, Tsunashima R, Kagara N, Shimazu K, Maruyama N, Shimomura A, Shimoda M, Kishi K, Baba Y, Kim SJ, Noguchi S.
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Journal Title
Ann Oncol.
Volume: Jan;25(1)
Pages: 100-6
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
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