| 研究課題/領域番号 |
20K16408
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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50020:腫瘍診断および治療学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
鎌谷 高志 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 特任助教 (90645764)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | がん免疫 / 脂肪肉腫 / 遺伝子発現 / 軟部肉腫 / RNA / 病理画像 / WES / 予後予測 / 南部肉腫 / 粘液型脂肪肉腫 / RNA-seq / 深層学習 / がん免疫療法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、急速に普及しつつあるがん免疫療法は患者ごとに大きく治療効果が異なる。免疫療法の治療効果を予測する手法として、腫瘍を免疫学的プロファイルから、hot腫瘍とcold腫瘍に分類する手法が注目されている。一方で、粘液型脂肪肉腫は、その希少性が故に、オミックスデータや画像データを用いた網羅的な解析は少ない。上記背景を元に、病理画像、RNA-seqデータを用いて粘液型脂肪肉腫の腫瘍内免疫環境を明らかにし予後と関連する因子を発見する。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、粘液型脂肪肉腫(ML)の腫瘍免疫を遺伝子発現と病理組織に加え全エキソンデータから解明することで、予後予測のみならず、将来のがん免疫療法の薬剤応答への評価指標として期待ができるものである。我々はMLの遺伝子発現データ、病理画像のみならず、全エキソンシーケンスデータを組み合わせ、予後と関連する特徴量の抽出を行った。本研究で培った解析手法で複数の論文を出し、また本研究により得られた知見により、招待公演に呼ばれ発表を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、本邦でもがん免疫療法が開始されたが、奏功率は低く、有効な患者を予測する解析手法の探索が進んでいる。本研究により、粘液型脂肪肉腫の腫瘍免疫を遺伝子発現、DNA変異データと病理組織から解明することで、予後予測のみならず、将来のがん免疫療法の薬剤応答への評価指標として期待ができる。また今回開発した解析手法を、その他の別種のがんにも適応することで、従来とは異なった治療奏効マーカーの発見につながると考える。
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