機械学習を活用した血管免疫芽球性T細胞リンパ腫と類縁疾患の予後予測モデルの構築

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K23879
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0901:腫瘍学およびその関連分野
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 末原 泰人 筑波大学, 附属病院, 病院助教 (90844811)
• 研究期間 (年度): 2019-08-30 – 2021-03-31
• キーワード: 血管免疫芽球性T細胞リンパ腫 / 末梢性T細胞リンパ腫, 非特定型 / 全エクソームシーケンス解析 / IDH2変異 / 5番染色体増幅 / TET2複数変異

研究成果の概要

計145例の血管免疫芽球性T細胞リンパ腫(AITL)と末梢性T細胞リンパ腫, 非特定型(PTCL-NOS)の症例に対して全エクソームシーケンス解析を行い、ゲノム異常と臨床情報を統合して解析した。ゲノム異常として5番染色体増幅、IDH2変異は共在して起こりやすく、AITLの予後不良因子であることを明らかにした。また複数のTET2変異の存在が予後不良因子であることを明らかにした。

自由記述の分野

悪性リンパ腫

研究成果の学術的意義や社会的意義

血管免疫芽球性T細胞リンパ腫は一般に予後不良の疾患であるが、長期生存が得られる例もあり、異質性のある疾患である。今回同定した亜分類に基づく標的治療の開発や、予後因子の有無に応じた治療戦略の層別化に繋がっていくと考えられる。