| 研究課題/領域番号 |
22K07279
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
山田 修平 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい教員 (90885518)
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| 研究分担者 |
貴島 晴彦 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (10332743)
平山 龍一 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (20593734)
木嶋 教行 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (80534627)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024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)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 髄膜腫 / 自然歴 / 予後予測 / 遺伝子多型 / ゲノムワイド関連解析 / 機械学習 / volumetry |
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| 研究開始時の研究の概要 |
単施設としては国内有数の髄膜腫患者数を誇る当院において、画像データやゲノム情報をも包含する統合的データベースを作成する。また画像データを網羅的に解析する膨大な作業に向けて、人工知能による髄膜腫検出・体積測定の自動化技術の開発を完成させる。さらに髄膜腫の自然歴に影響する宿主遺伝要因の解明を目的としたゲノムワイド関連解析を行う。日本人特有の髄膜腫関連遺伝子を同定し、予後や経時的腫瘍体積変化を含む臨床的特徴と関連する遺伝子多型を見出す。これら全てを分野横断的に統合解析することで、悪性化を含む腫瘍増大に関わる危険因子などを見出し、髄膜腫の自然歴の解明を目標とする。
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| 研究実績の概要 |
本研究では髄膜腫の自然歴の解明および予後予測アルゴリズムの構築を行うべく、国内でも有数の髄膜腫患者のデータベースを用いて、一般的臨床情報だけではなく、画像データやゲノム情報を分野横断的に統合解析することを目標としている。
髄膜腫の病因は多元的であり、遺伝的要因も関与している。神経線維腫症II型（NF2）やGorlin症候群などでは髄膜腫のリスクが上昇するが、このような家族性疾患は稀であるため、髄膜腫の親族における2～4倍のリスク上昇を説明するには不十分であり、遺伝子多型（特に一塩基多型（SNP））の関与が疑われている。そのため我々は自然歴や予後に影響を与える宿主遺伝要因の解明のため、多施設前向きケースコントロール研究を行った。401例の髄膜腫患者と50,876人のコントロール群を用いて、東アジア人集団で初めてゲノムワイド関連解析（GWAS）を行った。クオリティコントロールの結果、536,319個のバリアントを得て、インピュテーションの結果、常染色体上に8,224,735個、性染色体上に224,820個のバリアントを得た。最も強い関連を示したSNPは15q25上のrs35127183であった（オッズ比：1.63、95％信頼区間：1.34-1.99、p = 7.0×10-7）。過去にヨーロッパ系人種で報告された2つのSNPは日本人におけるマイナーアレル頻度が低いため、有意な関連を認めなかった（p = 0.26および0.21）。今回のGWASではゲノムワイド有意水準を満たすSNPを認めなかったが、今後の髄膜腫患者のGWASに寄与すると考えている。
また、脳神経外科医全般（特に後期研修医や若手脳神経外科医）を対象とした「脳神経外科」に、「髄膜腫の疫学と自然歴・増大リスク」という項目で執筆を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当施設で治療歴のある髄膜腫患者の一般的臨床情報や画像データを含む統合的データベースを作成中であり、1,700例を超えた。我々はすでに200例弱の髄膜腫患者の詳細な画像データを用いて、畳み込みニューラルネットワークを利用した人工知能による自動体積測定システムを開発したが、我々が有するMRI画像が膨大であるため、腫瘍体積を測定する作業が完遂できていない。また、上記の通り、400例超の髄膜腫患者の血液検体から一塩基多型（SNP）タイピングを行い、5万人を超えるコントロール群と比較したゲノムワイド関連解析（GWAS）を施行したが、統合的データベースに含まれているすべての患者に対するSNPタイピングを完了するには至らず、「やや遅れている」と判断する。
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| 今後の研究の推進方策 |
日々増えていく新規髄膜腫患者も含め、統合的髄膜腫データベースの追加・更新を引き続き行う。その一方で、開発した自動体積測定システムを用いて、我々が有する膨大なMRI画像を用いた各患者の各時点での腫瘍体積測定を行っていく。その結果をもとにした腫瘍体積の経時的な変化と臨床症状・治療結果やSNPタイピング結果、その他一般的臨床情報を分野横断的に統合的に解析することを目標とする。
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