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AIを用いた膵癌の化学療法の治療効果を予測するmiRNAモデルの開発

研究課題

研究課題/領域番号 22K16045
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分53010:消化器内科学関連
研究機関徳島大学

研究代表者

岡田 泰行  徳島大学, 病院, 助教 (60815447)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2024-03-31
研究課題ステータス 完了 (2023年度)
配分額 *注記
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
キーワード膵癌 / miRNA / バイオマーカー / 化学療法 / microRNA / AI / miRNAモデル
研究開始時の研究の概要

切除不能膵癌の化学療法は、現在GEM/Nab-PTXとFOLFIRINOXの2レジメンが第1選択になっているが、それらの有効性を予測する方法は無い。本研究では、まず多数例の切除不能膵癌患者の治療前血清を用いて、miRNAを次世代RNAシークエンスにより網羅的に解析してmiRNAプロファイルを作製する。次いで、GEM/Nab-PTXとFOLFIRINOX治療群をそれぞれ奏効群と非奏効群に分けて、各々の治療効果を複数のmiRNA値からAI診断するモデルを作製する。さらに、別のコホートにて、治療効果を的確に予測できるかどうかを検証する。

研究成果の概要

抗癌剤治療を行った切除不能進行膵癌13症例を対象に治療前のEUS-FNAにより採取した癌組織を用いて、miRNAマイクロアレイにより2042個のmiRNA発現データから膵癌の予後と負の相関性を有するmiR-296-5pを同定した(R=-0.749、P=0.003)。一次治療としてgemcitabine+nab-paclitaxel(GN)療法で治療した切除不能膵癌患者10例の治療前の血清からRNAを抽出し、候補となるmiRNA発現をReal-Time PCR法で定量化し、治療効果との関係を検討した結果、miR-296-5pはGN療法による奏功例を正確に識別した(AUC=0.78)。

研究成果の学術的意義や社会的意義

RNA-Seqから得た膨大かつビッグデータから膵癌に対する化学療法の治療効果を予測するmiRNAを同定することができた。これまでに膵癌の化学療法に対する有効な治療効果を予測するバイオマーカーの報告はなく重要な知見をもたらした。さらにmiRNAは癌の進展にかかわる遺伝子を制御する重要な役割を果たす機能を持っているとされ、この多数の遺伝子を同時に制御する特性を利用し、マルチターゲットを治療標的とした全く新たな創薬開発への応用が期待出来るため、きわめて予後の悪い膵癌の予後改善が期待でき、その臨床的意義は極めて大きいと考えられる。

報告書

(3件)
  • 2023 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2022 実施状況報告書

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2025-01-30  

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