大腸癌の変異シグネチャーを予測するRadiogenomics解析法の確立

2022 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 22K08794
• 研究機関: 新潟大学
• 研究代表者: 松本 瑛生 新潟大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (30769401)
• 研究分担者: 宗岡 悠介 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (00769391) ; 島田 能史 新潟大学, 医歯学系, 講師 (20706460) ; 山崎 元彦 新潟大学, 医歯学系, 講師 (30772032) ; 若井 俊文 新潟大学, 医歯学系, 教授 (50372470) ; 凌 一葦 新潟大学, 医歯学系, 助教 (70804540) ; 石川 浩志 新潟大学, 医歯学系, 教授 (90377151) ; 長櫓 宏規 新潟大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (90888033) ; 田島 陽介 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (30757505) ; 須貝 美佳 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (10772030) ; 山井 大介 新潟大学, 医歯学総合病院, 専任助教 (40965737) ; 大関 瑛 新潟大学, 医歯学総合病院, 専任助教 (50975646)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2025-03-31
• キーワード: 大腸癌 / Radiogenomics / 大腸癌肝転移 / mutational signature

研究実績の概要

医用画像における癌の潜在的な生物学的特徴を抽出して解析する試みとして機械学習を用いたアプローチが注目されている。特に、Radiogenomics解析は、放射線画像の特徴量と、個々の癌における遺伝子変異プロファイルとの関連を解析する手法である。また、近年では遺伝子変異そのものだけではなくその変異プロセスに着目した変異シグネチャー（mutational signature）が注目されている。我々は、日常臨床で汎用される医用画像から個々の癌の特徴量を抽出することによって、変異シグネチャーの予測が可能である」との仮説を立て、本研究を立案した。本研究の目的は大腸癌における変異シグネチャーを予測するRadiogenomics解析法の研究基盤を確立することである。
本年度は、下記の2点について研究を実施した。(1)大腸癌肝転移症例の原発巣に対する研究用遺伝子パネル検査を用いて、変異シグネチャ―を含めた解析を行い、遺伝子変異プロファイルを確定した。(2)大腸癌肝転移CT画像からRadiomics特徴量を抽出し、機械学習を用いた遺伝子変異プロファイルを予測するモデル構築を開始した。

現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

機械学習による変異シグネチャ―予測モデルの精度が向上せず、その他の遺伝子変異予測モデルへの変更およびRadiomics特徴量の抽出方法変更が必要となったためである。

今後の研究の推進方策

大腸癌肝転移に対して3D解析を含めたRadiomics特徴量の追加抽出を行う。Radiomics特徴量に加えて臨床病理学的因子を用いたRadiogenomics解析を行い予測モデルを構築する。

次年度使用額が生じた理由

遺伝子変異プロファイル予測モデル構築に遅れが生じ、追加症例の遺伝子変異解析が施行できないためである。予測モデル構築後の追加解析費用として使用する予定である。