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腎癌の診断、再発の評価は画像診断を中心に行われているが、有効な腫瘍マーカーが存在しない。そのため、進行癌で診断されるケースも30％程度であり、大きな暗メットニーズが存在する。さらに正確な診断には腎生検などの侵襲的な検査が必要であり、低侵襲かつ有効なバイオマーカーは開発されていない。弘前大学泌尿器科では血清N型糖鎖構造の網羅的質量解析により、画像診断とともに腎癌の早期診断補助となるバイオマーカーとして有用な糖鎖変異を同定した。しかし、質量分析装置が必要となり、一般化可能とは言い難く、臨床応用には簡便な測定系の開発が必要であった。そこで、抗体薬品の品質管理に使われている電気泳動を用いた糖鎖分離装置に着目した。これは短時間で多数検体を測定可能な手法であるが、臨床応用はされていない。本研究では、N-結合型糖鎖を網羅的に解析可能なキャピラリー電気泳動装置（GlyQ）による糖鎖解析を用いて腎癌の新規診断マーカーの臨床応用を目的とする。本年度は腎癌100例を含め、多様な泌尿器科疾患（計915名）でのN-結合型糖鎖を行った。キャピラリー電気泳動によるN-glycomicsにより、定量可能な26種類のN-glycanが同定され、手作業によるビッグデータ解析の限界に直面したため、機械学習ソフトDatarobotを導入した。本検討により血清免疫グロブリンのN-glycanプロファイルを基盤とした機械学習による泌尿器癌の新規診断モデルを構築した。本検討で糖鎖プロファイルを用いて腎癌を判別することが可能であった。しかし、このモデルを術後フォローアップ検体に応用しても有効性は限定的であった。更なる検討が必要である。
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