研究課題
基盤研究(C)
同種造血幹細胞移植は治癒が望める治療法であるが、リスクの高い治療法であり、移植の選択が最良でない場合もある。一般的にはHCT-CIやDRIなどの層別化された予後因子が用いられるが、これらに含まれない多くの因子も報告されており、個々の患者の予後を適切に評価するツールはない。本研究では新たな予後因子の探索に加えて、患者情報、ドナー情報、移植情報、各種病態のバイオマーカーの解析で得られた予後に影響する因子を機械学習を用いて個々の患者に合わせた生存、合併症発症、再発を予測できるツールを開発し、患者の意思決定支援、最適なドナー選択、移植法選択を補助し、移植成績の向上を図ることを目的とする。
移植後シクロホスファミド(PTCy)を用いたハプロ移植は難治性造血器悪性腫瘍に対して有用であった。同種造血幹細胞移植後の予後に影響するバイオマーカーを検討したところ、PTCyハプロ移植においてドナーNK細胞の活性化受容体NKG2D遺伝子多型ではrs1049174CCドナーからの移植で再発/進行は低値であった。移植前NT-proBNPとBNPの上昇は全生存率低下および非再発死亡上昇に関連していた。AML/MDS患者で移植前超音波検査による肝指数/身長比率が非寛解患者で再発に関連していた。機械学習を用いた患者様個別の同種造血細胞移植予後計算アプリケーションを公開中である。
同種造血幹細胞移植前及び移植後のバイオマーカーを測定することで、合併症や移植予後の予測が可能となり、移植適応、移植ソース、移植方法の変更、早期の合併症対応により、移植成績の向上、患者QOLの改善、医療費の削減などに貢献できる可能性がある。
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