| 研究課題/領域番号 |
19K17130
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
横田 元 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (20649280)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 食道癌 / 扁平上皮癌 / Radiogenomics / Epigenomics / Radiomics / esophageal carcinoma |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では食道癌に対するGenomics/EpigenomicsとRadiomicsの異なるomicsの融合を推し進める。次世代シーケンサー(NGS:Next Generation Sequencer)による網羅的遺伝子解析と、治療前・後のCT, MRI, FDG-PETからの画像特徴量 を対比し、食道癌に対する手術/化学療法/放射線療法後の治療・予後予測モデルを構築する。 さらに、画像特徴量と遺伝子発現、病理を対比することで、これまで未探索である、画像特徴量が遺伝子生物学的に何を表しているかの解明を進める。
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| 研究成果の概要 |
食道癌において、強い予後規定とされている血清microRNA-1246の値をCTから予測可能であった。また、予測された血清mircoRNA-1246もまた、予後規定であることを確認した。同様の手法を膵癌に応用し、p53、PD-L1、integrin αVといった予後と関連する遺伝子が、CTで予測可能であることを示した。また、deep learningを利用した遺伝子選択法の開発を行い、画像と遺伝子発現を対比する、Radiogenomicsと称される研究分野の確立に寄与した。これらの研究成果は総説を発表し、Radiogenomicsを広く認知させた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
食道癌は、遺伝子レベルでの予後因子が模索されてきている。ただ、生検が必要という侵襲性やコストの面で臨床で遺伝子情報を利用するのは難しい。一方、CTやMRI、PETといった画像は日常臨床で必要不可欠であり、必ず撮像されている。Radiogenomicsは、遺伝子と画像との関連を模索する研究領域である。画像は病理像、機能をある程度反映しており、遺伝子発現とも関連した情報を内包していると思われる。画像を解析することで、非侵襲的で低コストに遺伝子情報を得ることが可能になり、食道癌の治療方針決定に寄与することができる。
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