| 研究課題/領域番号 |
17H06176
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
佐藤 俊朗 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 准教授 (70365245)
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| 研究期間 (年度) |
2017-05-31 – 2022-03-31
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| キーワード | オルガノイド / 大腸がん |
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| 研究実績の概要 |
近年のシークエンス技術の向上により，腫瘍疾患などのゲノム異常やエピゲノム変化を網羅的に解析できるようになったが，ヒト組織の生物的形質変化を解析する基礎医学的なアプローチが欠如している．我々は，オルガノイド技術をヒト組織に応用することにより，ヒト消化器疾患モデルを開発し，下記の３つの課題に取り組んでいる．
（１）消化器疾患オルガノイドライブラリーの構築.
55ラインの大腸腫瘍オルガノイドライブラリーの確立（Fujii M et al. Cell Stem Cell 2016）に続き，45ラインの膵がんオルガノイドライブラリーの確立を行った（Seino T et al. Cell Stem Cell 2018）. また，胃がんなどの他の消化器がん，および消化器希少がんサンプルからのがんオルガノイドを樹立し，新しいオルガノイドライブラリーの構築を目指す．
（２）ゲノム編集オルガノイドによるGenotype-Phenotype解析系の確立. 我々はゲノム編集をヒト大腸オルガノイドに応用し，人工大腸発がんモデルを確立した（Matano M et al. Nature Medicine 2015）.さらに，ゲノム編集を用いた遺伝子相同組み換え技術により，LGR５幹細胞マーカーを指標とした，幹細胞の子孫系譜解析に成功した（Shimokawa M et al. Nature 2017, Sugimoto S et al. Cell Stem Cell 2018）．現在，ゲノム編集を用い，染色体異常の人工的誘導を目指して研究を行っている．
（３）薬剤感受性形質の多次元的理解と予測アルゴリズムの創出患者より樹立したがんオルガノイドの抗がん剤の薬剤感受性を高いスループットで解析するプラットフォームを確立中である．（１）で得られたオルガノイドライブラリーの包括的な分子プロファイルと組み合わせ，ゲノム異常と薬剤感受性の因果関係に迫る研究システムの構築を行っている．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は臨床サンプルから，大腸がん，膵がん，胃がんオルガノイドの樹立を行った．また，新規および既存の患者由来オルガノイドのバイオバンクとしての供与に関する倫理申請を行い，当該機関での承認を得た．45ラインからなる膵がんオルガノイドライブラリーを確立し，全エキソーム解析，遺伝子発現解析，コピー数解析，メチル化マイクロアレイ解析からなる統合解析を行い，Cell Stem Cell誌に論文発表を行った．ヒトがんオルガノイドおよび正常大腸オルガノイドに対する効率的なゲノム編集技術の導入に成功し，世界で初めてヒト組織幹細胞およびヒトがん幹細胞の相同遺伝子組換えによる遺伝子レポーターノックインに成功した（Shimokawa M et al. Nature 2017, Sugimoto S et al. Cell Stem Cell 2018）. 大腸幹細胞マーカーであるLGR5陽性細胞およびその子孫細胞の蛍光可視化を行い，これまで不可能であったヒト組織幹細胞の細胞系譜解析に成功した．また，既に樹立した大腸がんオルガノイドを用い，Flow cytometryとHigh Contents Analyzerを利用したがんオルガノイドのHigh Throughput Screeningシステムを確立した．さらに，がんオルガノイドの効率的な異種移植システムを確立して，論文報告した（Seino T et al. Cell Stem Cell 2018）.このように，申請書に記載した研究は想定以上に順調に達成された．
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| 今後の研究の推進方策 |
前年度に引き続き，臨床検体由来サンプルからのオルガノイド樹立を行う．また，バイオバンクとしての機能の拡充を行い，国内外へのオルガノイド培養技術の普及と医学生物学の進歩に貢献していく．大腸がん，膵がんオルガノイドに続いて，胃がんオルガノイドの統合解析を行う． 胃がんオルガノイドは腫瘍間の生物学的な形質の差異が大きく，システムバイオロジー解析を駆使して，胃がんの生物学的悪性度に寄与するゲノム異常およびエピゲノム変化の同定に挑む．
ゲノム編集を用いた染色体のエンジニアリングを進め，これまでの遺伝子変異導入と遺伝子変異ノックインに続く，第3の人工的ながんゲノムの再構成技術を確立する．これらの技術を組み合わせることにより，従来までに未達成であった，より高精度の人工がん作製を行う．
さらに，前年度までに確立してきたHigh Throughput Screeningの最適化を行い，臨床の化学療法感受性を予測可能な精度の個別化医療応用プラットフォームの確立を目指す．
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