| 研究課題/領域番号 |
18K07036
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分49020:人体病理学関連
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| 研究機関 | 地方独立行政法人埼玉県立病院機構埼玉県立がんセンター(臨床腫瘍研究所) (2021)
国立研究開発法人国立がん研究センター (2018-2020) |
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研究代表者 |
元井 紀子 地方独立行政法人埼玉県立病院機構埼玉県立がんセンター(臨床腫瘍研究所), 病院 病理診断科, 医長 (70292878)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 形態学的バイオマーカー / デジタル病理学 / 免疫療法 / バイオマーカー / 治療効果予測 / 予後予測 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、がんの最適医療に必要な病理学的指標の確立である。肺癌病理組織検体を用いてICIに対する病理学的予測指標を探索、その意義を検討した。(1)肺癌では、病理形態学的な指標（MBM）がICI効果予測指標となることを見出した。デジタル画像の深層学習（DNN-MBM）は従来のPD-L1を超える治療効果予測性能を示した。(2)MBMは、遺伝子変異、TMB、PD-L1とは独立し、より予測能の高い指標であった。(3)非小細胞癌、小細胞癌では、がん微小環境での免疫細胞の状態が予後、ICIの治療効果と関連することを示した。肺癌MBMはICIの新規バイオマーカーとして有望であることが示された。
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| 自由記述の分野 |
人体病理学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肺癌は、個別化医療が進み分子標的治療や免疫チェックポイント阻害剤（ICI）などの薬剤が開発され、患者に大きな恩恵をもたらしているものの、治療方針の最適化のためには、がんの個性を読み解き、適した治療を選択する指標（バイオマーカー）を確立する必要がある。ICIのバイオマーカー としてはPD-L1が普及しているが、その性能は不十分で、より精度の高いバイオマーカーの探索と確立は喫緊の課題である。本研究では、従来のPD-L1よりも優れた予測性能があるバイオマーカーとして形態学的バイオマーカー（MBM）が提案できた。今後、がん医療への貢献が期待される成果である。
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