| 研究課題/領域番号 |
22K16581
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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55040:呼吸器外科学関連
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| 研究機関 | 東京医科大学 |
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研究代表者 |
大森 智一 東京医科大学, 医学部, 助教 (70617646)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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| キーワード | 肺扁平上皮癌 / 人工知能（AI） / 術後再発 / miRNA / 人工知能解析 / 再発予測 / カルシトニン受容体遺伝子（CACLR） |
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| 研究開始時の研究の概要 |
今回、肺扁平上皮癌(LUSC)における悪性化機構解明を目指す。これまでLUSCの網羅的解析から、リンパ節転移（pN）の有無により腫瘍組織・血中のmiRNA-10a、141、3120の発現及び腫瘍のカルシトニン受容体遺伝子の発現が関連していることを明らかにした。さらに、人工知能(AI)による病理組織解析を行い、癌細胞核の特徴量によってLUSCの術後再発が予測できることを実証した。そこで、本研究においては、pNにおける上記4種類の分子発現の意義と役割を明らかにし、さらにAI病理解析による細胞形態異常と、pN、術後再発、TPSそれぞれの相関因子を抽出して悪性化機構解明を目指す。
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| 研究実績の概要 |
肺扁平上皮癌(LUSC)においてリンパ節転移(pN)は予後因子であり術後再発に大きく寄与するところではあるが、術後再発を予測するマーカーは存在しない。我々は、自験内でLUSCのリンパ節転移に特異的なmiRNA(miRNA10a, 141, 3120)を抽出した。また、人工知能（AI）を使った癌細胞核の形態解析にて術後再発を予測できる可能性も確認している。そこで、AIによる形態解析と分子病理学的因子を組み合わせることで、より精度の高い再発予測因子を割り出すことを目的とした。
昨年度はAIによる形態的解析を行い、早期再発（2年以内）/無再発を100％識別し、testモデルで98.1%の確立で再発を予想できた。現在、こちらは論文作成中であり、随時学会発表含めて行っていく準備をしている。
また、現在は無再発/再発群の各症例からmiRNA抽出を行い、その結果と昨年の形態解析のアノテーション作業を行っていく予定である。
また、さらなる症例集積を行い、症例数の蓄積を図りより精度の高い形態解析を行うよう準備を行っている。
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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
miRNA解析ならびにアノテーション作業に時間を要しているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
同症例のmiRNA抽出を完了させ、さらにカルシトニン受容体遺伝子(CALCR)についても解析を行っていく予定である。
それらの結果からアノテーション作業を行い、LUSCの再発予測マーカーの抽出を行う予定である。
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