網羅的代謝産物解析による星細胞腫の悪性転化機序解明と早期診断への応用

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K09520
• 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56010:脳神経外科学関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 金森 政之 東北大学, 医学系研究科, 准教授 (60420022)
• 研究分担者: 冨永 悌二 東北大学, 大学病院, 教授 (00217548) ; 梅田 みか (渡辺みか) 東北大学, 大学病院, 准教授 (20292344) ; 麦倉 俊司 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 教授 (20375017) ; 前川 正充 東北大学, 大学病院, 准教授 (70572882)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: astrocytoma / oligodendroglioma / malignant transformation / biomarker

研究成果の概要

①星細胞腫悪性転化、②星細胞腫と乏突起膠腫の術中鑑別に有用な代謝産物を探索した。凍結組織でイオントラップ型質量分析計によるメタボローム解析をおこなった。直交部分最小二乗法・判別分析で候補化合物を絞った。①の候補としてUric acid、②の候補としてHypoxanthine, Inosine, Cystineを候補として挙げた。Validationでは①Uric acidのAUC 0.75、②Hypoxanthine, Inosine, Proline, CystineでAUC 0.74, 0.73, 0.74であった。代謝産物濃度から悪性度評価、乏突起膠腫と星細胞腫の鑑別が可能であった。

自由記述の分野

悪性脳腫瘍のバイオマーカー

研究成果の学術的意義や社会的意義

脳腫瘍の鑑別診断、悪性度評価は実臨床では画像診断、病理診断に負うところが大きい。本研究では網羅的な代謝産物解析をおこない鑑別診断、悪性度評価に有用なバイオマーカーを同定した。これまでにこのようなアプローチでの解析はない。代謝産物の測定は２０分以内に結果がでるため術中迅速組織診断に新たな情報が加わることが証明され、他臓器腫瘍にも応用可能な方法を開発した点が本研究での意義である。