研究課題
癌の多様性を理解した合理的分類が行われ、臨床病理学的知見と並び用いられれば、個々の症例の予後予測は大幅に向上することが期待される。乳癌予後予測診断キットMammaPrintが2007年にFDAから承認を受け、切除癌試料の分子データに基づいた合理的分類の臨床応用が他の癌腫でも試みられるようなった。遺伝子発現プロファイル解析は、多数試料の巨大データを多変量解析し、転移の有無を確率的に求めようとするものであり、制御系遺伝子発現のネットワークを正確に解析する技術の開発と、臨床的に整合の取れたデータならびに試料の収集が必要不可欠である。我々は、大腸癌根治切除後の再発予測にフォーカスし、ヒト全遺伝子チップを用いた400症例の大腸癌解析で78%の正診率を達成した。さらに個別化医療の実践をめざし、予後診断用臨床チップを開発した。超高速リアルタイムPCRデータを比較し、転移・再発の関わる遺伝子群のbrush upとチップ基盤のS/N比を改善により、レトロスペクティブスタディとして75%の正診率を達成した。今年度はさらに遺伝子搭載数を絞り込んだ新型プラットフォームを完成させ、プロスペクティブスタディとしてStageII大腸癌の再発のvalidation systemを構築した。本研究は、論理的分子ネットワークの理解と、それに基づく転移予測、薬剤投与制御を目指した提案である。大腸癌における網羅的遺伝子ネットワークと臨床病理情報の多次元的な解析を行うことにより、新しい抗癌剤開発や転移・再発そのもののメカニズム解明のための情報を与えてくれると思われる。正確な癌の予後判別、薬剤効果判定は人類に大きく貢献できるものと期待される。
すべて 2013
すべて 雑誌論文 (3件) 学会発表 (2件)
Int J Oncol
巻: 42 ページ: 549-555
巻: 42 ページ: 1212-1218
BMC Cancer
巻: 13 ページ: 416
10.1186/1471-2407-13-416
