ヒト胃粘膜内免疫応答の網羅解析を利用した個別化発癌予測モデルの確立

• 研究課題/領域番号: 24K11062
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分53010:消化器内科学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 坪井 真代 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (40895421)
• 研究分担者: 早河 翼 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (60777655)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 胃癌

研究開始時の研究の概要

本研究では、慢性胃炎から胃発癌過程で生じる、未癌・前癌状態にあるヒト胃粘膜内の上皮細胞・免疫細胞・細菌叢の変化を分子レベルで解析し、癌を誘発する「炎症」の科学的理解によって発癌予測に有用なパラメータを同定する。上皮・血球・細菌分画の分子情報と患者の臨床情報を総合し、機械学習により胃癌の個別化予測モデルを樹立する。ヒト胃炎・胃癌患者サンプルのDigital spatial profiling解析・細菌叢解析を含む次世代シークエンス解析を実施し、正確な胃癌発生予測機械学習モデルを樹立することを最終的な目標とする。