| 研究課題/領域番号 |
23K24478
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| 補助金の研究課題番号 |
22H03219 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分56040:産婦人科学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
八重樫 伸生 東北大学, 医学系研究科, 客員教授 (00241597)
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| 研究分担者 |
安田 純 地方独立行政法人宮城県立病院機構宮城県立がんセンター(研究所), 研究所全般, 所長 (00281684)
田宮 元 東北大学, 医学系研究科, 教授 (10317745)
菱沼 英史 東北大学, 未来型医療創成センター, 助教 (10824609)
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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 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2024年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2023年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2022年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
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| キーワード | 卵巣がん / 子宮体がん / 子宮頸がん / メタボローム / プロテオーム / メタボローム解析 / プロテオーム解析 / マルチオミックス解析 / 卵巣癌 / 子宮内膜癌 / 子宮頸癌 / 腫瘍循環DNA |
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| 研究開始時の研究の概要 |
核酸配列解析から得られる情報だけでは難治婦人科癌の病態解明には不十分である。申請者らの検討でも担癌患者血漿や婦人科癌由来細胞株のメタボローム解析ががん細胞の生態を明らかにし、適正な化学療法の選択に資する予備的知見を得ている。そこで、本申請研究では難治婦人科癌罹患患者の血漿メタボローム解析を時系列で実施、ゲノム、トランスクリプトームと統合したマルチオミックス解析を推進することで、適正な薬物療法を選択可能にし、予後の劇的な改善を目指す。
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| 研究実績の概要 |
Biocrates MxP(R) Quant 500 kit (Biocrates Life Science AG, Innsbruck, Austria)を用いて血漿メタボローム解析を行い、628代謝物の突合解析を行った。東北大学クリニカルバイオバンクに保管している婦人科悪性腫瘍（子宮頸癌、子宮体癌）の生体試料を用いたメタボローム解析情報と東北メディカル・メガバンクに保管されている一般住民コホートのメタボローム解析情報を用いて突合解析を行った。なお、本研究は東北大学医学部倫理委員会の承認、文書による同意を得て検体採取を行い実施した。
2018年9月から2023年11月までに当院で治療した子宮頸癌患者136人と東北メディカル・メガバンクで保管している健常人52名を比較検討した。628代謝物の解析を行い、代謝物プロファイリングの検証を行ったところ、健常人に比してアミノ酸類をはじめとする親水性代謝物および脂溶性代謝物など複数の代謝物が有意に変動するとともに、治療効果と関連する複数の代謝物が変動することが確認された。
東北大学病院婦人科で治療を行った婦人科悪性腫瘍患者267例（卵巣癌：80例、子宮頸癌：45例、子宮体癌：142例）を対象とした。いずれの癌においても一般住民コホートと比較して、血漿中のアミノ酸やリン脂質をはじめとする代謝物に有意な増加または低下が認められた。癌種間で比較をしたところ、それぞれの癌種に特徴的な代謝物の変化が認められた。さらに、一部の代謝物では予後や再発との関連性が示唆された。血漿メタボローム比較解析により癌患者の代謝における健常者との差異だけでなく、癌種の差異も明らかとなった。これらの代謝物は、患者の病態を反映する可能性があり、予後や再発予測への応用が期待される。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
子宮頸癌49例、子宮内膜癌：140例のメタボローム解析を完了し、２本の論文成果を発表した。今後、機械学習による深層学習による予後予測、治療効果予測に着眼した解析を進め、これまでに発表した研究成果の検証を追加する。さらに、血漿プロテオーム解析、腫瘍組織のメタボローム解析、プロテオーム解析の体制を構築し、多層的オミックス解析も進めている。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和6年度は子宮頸癌：200例、子宮内膜癌：300例、卵巣癌：300例までメタボローム解析を進める。さらに、血漿プロテオーム解析、腫瘍組織のメタボローム解析・プロテオーム解析を行い、マルチオミックス解析を推進する。統合解析に要する診療情報基盤を拡充し、これまでに発表した血漿メタボローム解析の研究成果について機械学習などを用いた仮説の検証、放射線感受性や術後再発リスクの予測などの仮設提起を検討する。
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