研究課題/領域番号 |
21K20825
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研究種目 |
研究活動スタート支援
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
0901:腫瘍学およびその関連分野
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研究機関 | 千葉大学 |
研究代表者 |
高 躍 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任研究員 (70907683)
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研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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キーワード | 下垂体神経内分泌腫瘍 / マルチオミクス解析 / Single Cell解析 / 腫瘍特性 / 予測因子 |
研究成果の概要 |
下垂体神経内分泌腫瘍(PitNETs)は、種々の前葉ホルモンを産生するために多彩な症状を引き起こす。しかし、その多様性を規定する子生物学的基盤と制御メカニズムはほとんどわかっていない。本研究では、これまでにバイオバンク化してきたPitNETs検体を活用して、マルチオミクス解析を行うことで、臨床データおよび病理解析データとの機械学習を用いた統合解析を推進し、浸潤型や再発しやすい腫瘍特性の分子基盤を明らかにすることを目的とする。本研究成果は、これまでの病理分類では解釈できなかった臨床的多様性および治療の際に重要な浸潤性・再発しやすさなど予測因子の同定につながり、個別化医療への応用が期待できる。
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自由記述の分野 |
内分泌学、腫瘍生物学
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
希少疾患である下垂体腫瘍は、難易度の高い手術と腫瘍の残存・再発リスクを認めたり、ホルモンの正常化が必要など、治療困難な場合が多い。本研究の学術的意義として、「既存の分類を超えた下垂体神経内分泌腫瘍の多様性を説明しうる分子生物学的な層別化をマルチオミクスによるデータサイエンスの観点から明らかにすることが可能となり、これまでの病理分類では解釈できなかった臨床的多様性および治療の際に重要な浸潤性・再発しやすさなど予測因子の同定につながり、個別化医療への応用が期待できる。また、マルチオミクスと臨床情報とのデータ統合基盤は学術的価値とそれを用いた臨床研究に発展するなど、学術的波及効果を持つ。
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