| 研究課題/領域番号 |
22K08857
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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55020:消化器外科学関連
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| 研究機関 | 東京医科大学 |
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研究代表者 |
石崎 哲央 東京医科大学, 医学部, 准教授 (00424531)
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| 研究分担者 |
真崎 純一 東京医科大学, 医学部, 講師 (00835837)
勝又 健次 東京医科大学, 医学部, 教授 (10214347)
永川 裕一 東京医科大学, 医学部, 主任教授 (20349484)
杉本 昌弘 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科(藤沢), 教授 (30458963)
榎本 正統 東京医科大学, 医学部, 准教授 (40385018)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | バイオマーカー / メタボロミクス / 大腸癌 / 代謝プロファイリング / 肝転移 / 手術 / 予後 / メタボローム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
メタボローム解析を用いることで肝転移切除後の再発予測バイオマーカーを探すことに加え、肝転移組織の代謝物から臨床現場の意思決定に利用可能な癌の特徴を決定づける特徴的な代謝マーカーの探索を同時に行う。癌組織の代謝プロファイルも同時に見ることによって、低侵襲バイオマーカーの候補の絞り込みに、疾患以外の環境要因から生じる偶然の異常を除去することにもつながり、マーカーの信頼性も向上する。このように再発危険因子のスクリーニング用のマーカー探索と合わせて、医療の標準化で陥りやすい過剰医療の提供を防ぎ、個別医療化に向けたマーカーを同時に探す研究例は学術的な成果だけでなく、医療経済的なインパクトが高い。
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| 研究実績の概要 |
肝転移を有する大腸癌34例から唾液、血液および各種体液のメタボローム解析サンプルを採取した。血液や組織は全検体ではなく、このうちの一部の症例から採取した。血液や組織は、水溶性と脂溶性を分離して、それぞれCE-MSとLC-MSを用いてノンターゲット解析を行い観測できる物質のカバレッジを広げる。新規物質がマーカーとなる場合MS/MSを用いて同定した。
MetaboAnalystを用いて、主成分分析により外れ値となる検体を外した。残りの検体でPathway解析を実施して、特定の経路に所属する代謝物の変動をまとめて評価した。予後予測やも単一物質だけでなく、マルチマーカーの複合的な値として指標が開発を検討中である。体液のマーカーは、組織の変動と整合性が取れるものだけを使用して同様の解析を行い、既に蓄積している検体のメタボローム解析後に試験的な評価を行い、必要に応じて集める検体数などを再設計する。全ての検体を用いたデータ解析・評価をおこなっている過程である。今後、得られた結果を分析し、研究代表者と分担者は、早期癌を低侵襲に治癒させることを目指して癌のメタボローム研究の可能性に関して検討を行い、癌症例におけるメタボローム研究の有用性を論文や学会に報告予定である。
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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
比較的影響は少ないが血液サンプルも様々な影響因子があるために、分泌量も含めた日内変動・日間差の解析、咬合不良や刺激・非刺激唾液の比較、最終食事後の絶食時間の影響、性別・生理と採取時期、喫煙などの生活習慣の影響、短期・長期保存条件などによりメタボローム解析で外れ値の存在がある。また、臨床症例集積が予定よりも遅れておりサンプル集積が遅延している。これを加速させるべく努力している。
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| 今後の研究の推進方策 |
東京医科大学はLC-TOFMSとGC/MSを保有しており、周辺機器も含めて大型機器は既に揃っている。LC-TOFMSにおいては、イオンペア試薬を用いたカラムを中心として幅広く測定ができる方法を既に試験しており、脂質、糖類、解凍系、有機酸、核酸代謝、アミノ酸代謝、尿素回路等幅広く癌で変化するエネルギー代謝が測定可能である。GC/MSも誘導体化を用いて非揮発性物質も測定できる系を確立している。また、分担者の杉本が非常勤にて所属する慶應ではCE-TOFMSを保有しており、これも活用できる。これまでに蓄積した検体新も利用するが、新たな検体を収取し、開発したマーカーや指標の感度や特異度の評価を行う。
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