• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

EGFR変異陽性肺がんにおける最適治療の数理研究

研究課題

研究課題/領域番号 22KJ0768
補助金の研究課題番号 22J10101 (2022)
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分基金 (2023)
補助金 (2022)
応募区分国内
審査区分 小区分50010:腫瘍生物学関連
研究機関東京大学

研究代表者

Yu Qian  東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 特別研究員(DC2)

研究期間 (年度) 2023-03-08 – 2024-03-31
研究課題ステータス 完了 (2023年度)
配分額 *注記
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2023年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2022年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
キーワードEGFR変異肺がん / オシメルチニブ / T790M / EGFR / mathematical modeling / EGFR-TKIs
研究開始時の研究の概要

Although EGFR-Tyrosine Kinase Inhibitors (EGFR-TKIs) are commonly used to treat EGFR-mutated NSCLC, clinicians dispute the order of dosing due to different respond of patients to different EGFR-TKIs. Hence, investigate the optimal strategies for EGFR-TKI therapy is an urgent challenge. To overcome this problem, we constructed a mathematical model based on clinical observations and estimated parameters from published data. Our work recapitulated and confirmed clinical observations, and predicted the most optimized treatment options for EGFR-mutated NSCLC patients as well.

研究実績の概要

最終年度には、予定の通りにモデルシミュレーションと細胞実験で予測を確認することを完成しました。
非小細胞肺がんの一部である肺腺がんではドライバー変異として、EGFR変異が頻出することが知られている。上皮成長因子受容体(EGFR)変異に起因しておりことは、治療上の課題の一因となっている。臨床医はEGFR-チロシンキナーゼ阻害剤(EGFR-TKI)の第一選択治療について議論している。従って、個々の患者に対するEGFR-TKI治療戦略の最適化は重要である。本研究では、臨床的観察と実験的証拠から、腫瘍細胞の動態を描写する常微分方程式を用いた数理モデルを開発した。その後、様々なEGFR-TKI治療下で腫瘍の進行をシミュレーションした。シミュレーション結果は治療選択マップとして示され、ほとんどのシナリオでオシメルチニブ優先療法が最適であることが示唆された。エルロチニブ優先療法は、特に腫瘍に特定の変異細胞が初期にかなりの割合で存在する場合には、依然として実行可能である。併用療法は一般的に推奨されない。シミュレーションは臨床試験と一致しており、オシメルチニブ優先治療による再発期間の延長を支持している。さらに、細胞実験により、薬剤耐性に関するモデルの予測が確認された。細胞増殖、生存率、細胞毒性を評価する方法であるMTSアッセイを用い、単培養と共培養(II-18:H1975=9:1)の両方のシナリオで、単剤療法と併用療法(エルロチニブ:オシメルチニブ=1:1)に対する細胞の反応を評価した。その結果、薬剤耐性細胞が10%でも存在すると、薬剤プレッシャー下で薬剤感受性細胞の生存が促進されることが示された。さらに、細胞実験から、共培養細胞はオシメルチニブ単独では減少したが、エルロチニブとの併用では減少しなかったことが示され、共培養の状況では併用薬の効果がオシメルチニブより低いことが示唆された。

報告書

(2件)
  • 2023 実績報告書
  • 2022 実績報告書
  • 研究成果

    (4件)

すべて 2023 2022

すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (3件)

  • [雑誌論文] Mathematical analysis identifies the optimal treatment strategy for epidermal growth factor receptor-mutated non-small cell lung cancer2023

    • 著者名/発表者名
      Yu Q, Kobayashi SS, Haeno H
    • 雑誌名

      Front Oncol

      巻: 13:1137966

    • DOI

      10.3389/fonc.2023.1137966

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] Mathematical Analysis of EGFR-TKIs Therapies By Considering Cellular Interaction Between Different Mutation Cells2023

    • 著者名/発表者名
      Qian Y, Susumu Kobayashi, Hiroshi Haeno
    • 学会等名
      JCA 2023
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] Mathematical Modeling of Drug Resistance Evolution and The Optimal Treatment Strategy in EGFR Mutated Lung Cancer2022

    • 著者名/発表者名
      Qian Y, Susumu Kobayashi, Hiroshi Haeno
    • 学会等名
      JSMB 2022 Conference
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Mathematical Modeling of Drug Resistance Evolution and The Optimal Treatment Strategy in EGFR Mutated Lung Cancer2022

    • 著者名/発表者名
      Qian Y, Susumu Kobayashi, Hiroshi Haeno
    • 学会等名
      The 45th MBSJ Annual Meeting
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書

URL: 

公開日: 2022-04-28   更新日: 2024-12-25  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi