• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2020 年度 実施状況報告書

AI(人工知能)を用いた卵巣癌に対するprecision medicineの確立

研究課題

研究課題/領域番号 20K09610
研究機関東京慈恵会医科大学

研究代表者

矢内原 臨  東京慈恵会医科大学, 医学部, 准教授 (20349624)

研究分担者 高倉 聡  獨協医科大学, 医学部, 教授 (60256401)
川上 英良  国立研究開発法人理化学研究所, 科技ハブ産連本部, チームリーダー (30725338)
森川 あすか  東京慈恵会医科大学, 医学部, 助教 (50569530)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード卵巣癌 / AI(人工知能) / 患者層別化 / 個別化治療
研究実績の概要

進行卵巣癌では,術後に白金製剤を含む多剤併用化学療法に血管新生阻害薬であるベバシズマブを併用及び維持療法として追加する治療方針がしばしば行われている.しかしながら,この治療戦略はこれまでの大規模臨床試験では,全生存期間を延長する効果は認めておらず,ベバシズマブに対する治療効果を予測するバイオマーカーの検索が急務である.近年,ベバシズマブの治療効果予測因子としてIL-6が着目された.申請者らは,卵巣明細胞癌は他の組織型と比べてIL-6が高発現であることから,ベバシズマブの有力な治療標的と考えた.細胞株及び臨床検体を用いた検討より,IL-6は血管内皮増殖因子 (VEGF)と共にアンギオポイエチン-1を制御することでベバシズマブの効果を高めることを見だした.以上より,IL-6高発現卵巣明細胞癌はベバシズマブの有力な治療標的であり,卵巣癌における個別化医療の一助となりうることが示唆された.

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

これまでに卵巣癌50例の末梢血由来リンパ球より抽出したRNAを研究対象として,RNA sequencing法を行い,現在データ解析中である.

今後の研究の推進方策

研究計画に従って,引き続き研究を進める.
本年度は,患者由来データをもとに各種臨床因子に対する予測アルゴリズムの構築を行う.

次年度使用額が生じた理由

症例数が予定症例数に達しなかったため、予算の余剰が生じた。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2021

すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Interleukin-6 as an enhancer of anti-angiogenic therapy for ovarian clear cell carcinoma2021

    • 著者名/発表者名
      Seki T, Yanaihara N, Shapiro JS, Saito M, Tabata J, Yokomizo R, Noguchi D, Kuroda T, Kawabata A, Suzuki J, Takahashi K, Matsuzawa H, Miyake M, Takenaka M, Iida Y, Yanagida S, Okamoto A.
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 11 ページ: 7689

    • DOI

      10.1038/s41598-021-86913-9

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] IL-6 as a Molecular Mediator for Anti-Angiogenic Therapy in Ovarian Clear Cell Carcinoma2021

    • 著者名/発表者名
      Seki Toshiyuki, Yanaihara Nozomu, Noguchi Daito, Izumi Akinobu, Kamii Misato, Suzuki Eitaro, Kawabata Ayako, Takenaka Masataka, Yanagida Satoshi, Okamoto Aikou
    • 学会等名
      第73回日本産科婦人科学会学術講演会

URL: 

公開日: 2021-12-27  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi