網羅的血清微量元素プロファイルによる泌尿器科がん疾患特異的血清マーカーの開発

• 研究課題/領域番号: 21K16737
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分56030:泌尿器科学関連
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 木村 友和 筑波大学, 医学医療系, 講師 (10633191)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 網羅的血清微量元素プロファイル / ICP-MS法 / 癌種別新規血清マーカー / 泌尿器科癌 / 微量元素 / 誘導プラズマ質量分析法 / 血清マーカー

研究開始時の研究の概要

生体内には生命機能の維持に重要な役割を担う微量元素が存在しており、その変動はさまざまな疾患と関連する可能性が示唆されている。しかし、癌と微量元素の血清濃度との関連性に関しては、ほとんど研究されていない。また、これらの微量元素を癌患者において網羅的に解析した研究もこれまでない。本研究では、「特定の微量元素の血清中濃度の正常範囲内の変動プロファイルは、特定の臓器の癌化と関係しているのか？」という学術的「問い」を基盤として、ICP-MS法（誘導結合プラズマ質量分析法）を用いた網羅的血清微量元素プロファイルによる泌尿器科癌の特異的血清マーカーの開発を行う。

研究実績の概要

生体内には生命機能の維持に重要な役割を担う微量元素が存在しており、その変動はさまざまな疾患と関連する可能性が示唆されている。本研究においては、これまでICP-MS法（誘導結合プラズマ質量分析法）という手法を応用し、主に血清中の17種の微量元素（Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb, Sr,Mo, Ag, Cs）の濃度を網羅的に測定し、大腸癌、胃癌、肺癌、肝癌、膵癌、前立腺癌、乳癌、子宮癌、卵巣癌において血清微量元素プロファイルが異なることを明らかにしてきた。またどのような条件下で微量元素プロファイルが変動するか、これまで検討したところ、日内変動するものや年齢、性別、その他生活習慣によって有意に差異を生じうる元素を複数同定することに成功している。本研究における目標は、ICP-MS法を用いた網羅的血清微量元素プロファイル測定に基づいた泌尿器科癌種別の新規血清マーカーの開発という目的である。これに向けて、8000人異常の健常者および特定の癌腫を対象とした担癌患者の血清を用い、網羅的微量元素プロファイルのデータベースを構築している。また健常者や非がん患者の解析を進める課程で泌尿器科臓器の良性疾患に関する微量元素プロファイルの重要性も認識されたため、こちらについても研究計画を策定し、解析を試みている。微量元素の変動の原因には、多くの因子の関与が疑われるため、従来の線形的な解析方法では臨床応用に十分な精度をもって判別するには限界がある。本研究においては、より疾患特異的な判別法を開発すべく、人工知能を使用することで最適解が得られないか検討を続けている。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

筑波大学附属病院で包括的同意のもとバイオバンクに保管されている腎癌200例、尿路上皮癌200例、前立腺癌200例の血清を用い、ICP-MS法による網羅的微量元素プロファイル解析を進めている。2022年度以降は対象に前立腺や精巣の機能にかかわる集団である男性の良性疾患患者300例を加えて解析している。これに伴い、血清以外の検体（精嚢分泌液など）の検体での測定が可能かどうか検証し、試薬や測定機器の最適化も実施した。これら患者について引き続き腹部臓器、生殖器の超音波画像、喫煙歴やサプリメントの摂取歴、さらに居住地を加えたデータベースの構築も進めており、集積したデータについて論文の執筆を進めている。
なお、2021年度以降、人工知能に関して高橋（東京大学）らの研究グループと共同研究契約を締結し、機械学習の技術を応用した数理学的な統計解析により、従来の解析ではうかがえない新たな知見が得られることが期待しているが、担当者の異動により当初期待された機械学習用のアプリケーションの開発は進んでいない。代替の手段として共同研究者から提供された機械学習環境の整備を研究分担者自身が筑波大学内で構築を完了させているが、解析結果の発表が2022年度内にできなかった。このため区分を「（３）やや遅れている」と判定した。

今後の研究の推進方策

過去の検討では使用していない元素のデータの解析方法の最適化を引き続き進めるとともに、微量元素の変動に寄与する因子についても検討を進める。他診療データベースにおける様々なデータの二次利用、さらに人工知能の知見を用いた解析を進めていく。人工知能については研究分担者自身が専用の端末を用いて解析をおこなう。また前立腺炎や精巣機能低下症をはじめとした良性疾患については、内分泌的な側面も重要であるため、癌の有無に限らず、血清中のホルモン値の動態との比較も進める。