NKT細胞活性化ワクチンによる腫瘍内レジデントメモリーT細胞の誘導と抗腫瘍効果

• 研究課題/領域番号: 22K20823
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0901:腫瘍学およびその関連分野
• 研究機関: 神戸大学
• 研究代表者: 阿部 智喜 神戸大学, 医学部附属病院, 医員 (90964081)
• 研究期間 (年度): 2022-08-31 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2023年度)
• 配分額: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: がんワクチン / レジデントメモリー / 腫瘍微小環境 / NKT細胞 / 人工知能 / イメージサイトメトリー / NKT細胞活性化ワクチン / 大腸癌

研究開始時の研究の概要

我々は独自開発した腫瘍抗原情報を導入したNKT細胞(Natural killer T細胞)活性化ワクチンを開発し、マウス腫瘍予防モデルで完全拒絶に成功した。これはワクチンにより表皮に誘導された上皮レジデントメモリーT細胞(TRM)が貢献している。本研究の目的は、このNKT細胞活性化ワクチンプラットフォームを用いて腫瘍治療モデルを構築することである。同時にこのモデルと手術検体を用いて、腫瘍内TRM細胞の動態を明らかにする。前臨床の成果を蓄積し、手術や検査で得られた患者特異的腫瘍抗原情報を生かして、術後に行う新たな癌免疫治療の開発、個別化治療の開発を目指す。

研究成果の概要

本研究では、腫瘍抗原情報を導入したNKT細胞活性化ワクチンの腫瘍治療モデルの構築を目的とした。腫瘍細胞から直接取得した腫瘍溶解液を抗原情報として導入することを試み、現在モデル構築中である。また細胞膜輸送ペプチドを用いた効率的な腫瘍抗原導入の新手法を確立中である。同時に、AIを用いた病理標本を解析するイメージサイトメを開発した。ヒト直腸癌の病理スライドの解析を行い、腫瘍細胞や間質細胞、各種免疫細胞を識別し、空間情報から得た指標と予後の関連を評価し、これらの指標がバイオマーカーとして有効であることを明らかにした。今後は、ワクチン治療を行った検体の腫瘍微小環境の評価を本AIで行う予定である。

研究成果の学術的意義や社会的意義

われわれの新しいワクチンは、NKT細胞の活性化を介したCD8+/ CD4+ T細胞の双方の免疫応答、腫瘍から直接取得した多数の腫瘍特異抗原を標的とする抗腫瘍効果の期待、ネオアンチゲン同定の時間・コストの削減、そして樹状細胞への効率的な抗原導入、といった面で非常に有望であり、今後の製品化・臨床応用も強く期待できる。さらに将来の癌治療において、患者ごとに個別化されたアプローチの可能性が示唆され、その独自性と創造性は高い。

研究成果

• [雑誌論文] Deep Learning-based Image Cytometry Using a Bit-pattern Kernel-filtering Algorithm to Avoid Multi-counted Cell Determination (2023)
  • 著者名/発表者名: ABE TOMOKI、YAMASHITA KIMIHIRO、NAGASAKA TORU、FUJITA MITSUGU、SAITO MASAFUMI、SAWADA RYUICHIRO、HASEGAWA HIROSHI、MATSUDA TAKERU、KATO TAKASHI、HARADA HITOSHI、URAKAWA NAOKI、GOTO HIRONOBU、KANAJI SHINGO、YANAGIMOTO HIROAKI、OSHIKIRI TARO、AJIKI TETSUO、FUKUMOTO TAKUMI、KAKEJI YOSHIHIRO
  • 雑誌名: Anticancer Research 巻: 43 号: 8 ページ: 3755-3761
  • DOI: 10.21873/anticanres.16560
  • 査読あり
• [学会発表] Deep learning-based image cytometry and co-localization index in tumor immune microenvironment (2024)
  • 著者名/発表者名: Tomoki Abe, Toru Nagasaka, Kimihiro Yamashita, Tomosuke Mukoyama, Souichiro Miyake, Yasuhiro Ueda, Masayuki Ando, Yuki Okazoe, Takao Tsuneki, Yukari Adachi, Ryunosuke Konaka, Ryuichiro Sawada, Shingo Kanaji, Hiroshi Hasegawa, Takeru Matsuda, Takumi Fukumoto, and Yoshihiro Kakeji
  • 学会等名: AACR2024
  • 国際学会
• [学会発表] 腫瘍免疫微小環境の定量的評価を目的としたdeep learning-based image cytometry (2024)
  • 著者名/発表者名: 阿部智喜， 山下公大， 長坂暢， 安達祐里， 上田泰弘， 岡副佑城， 小中龍之介， 松田武， 福本巧， 掛地吉弘
  • 学会等名: 第79回消化器外科学会
• [学会発表] 腫瘍免疫微小環境に対するAIイメージサイトメトリーと共局在指標 (2023)
  • 著者名/発表者名: 阿部智喜、長坂暢、山下公大、向山知佑、三宅泰一郎、上田泰弘、安藤正恭、岡副佑城、常城宇生、安達祐里、小中龍之介、澤田隆一郎、長谷川寛、金治新悟、松田武、押切太郎、福本巧、掛地吉弘
  • 学会等名: 第21回デジタルパソロジー学会・AI研究会