2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of new treatment for ovarian cancer based on intratumor heterogeneity
| Project/Area Number |
18H02947
|
|---|
| Research Institution | Kindai University |
|---|
Principal Investigator |
松村 謙臣 近畿大学, 医学部, 教授 (20452336)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西尾 和人 近畿大学, 医学部, 教授 (10208134)
坂井 和子 近畿大学, 医学部, 講師 (20580559)
宮澤 正顯 近畿大学, 医学部, 教授 (60167757)
高矢 寿光 近畿大学, 医学部, 講師 (60734689)
佐藤 隆夫 近畿大学, 大学病院, 教授 (70162443)
万代 昌紀 京都大学, 医学研究科, 教授 (80283597)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 卵巣癌 / ゲノム / 免疫療法 / バイオマーカー |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
(1) 卵巣癌274例のSNPアレイ、RNAシークエンシング、DNAメチル化アレイと、DNA相同組み替え修復経路の遺伝子のターゲットシークエンシング、予後情報を組み合わせたデータセットを解析した。そして、DNA相同組み替え修復経路の異常（HRD)を特徴づける遺伝子発現プロファイル(HRDness signature)を同定し、HRDness signatureによるスコアリングが卵巣癌の薬剤感受性、予後良好と相関することを示した。この研究は、DNA解析によるデータがなくても、メッセンジャーRNA発現のパターンから、卵巣癌のDNA修復能、そして抗がん剤やPARP阻害剤の感受性を推測できることを示しており、今後のがんゲノム医療において、DNAの解析のみならず、RNAの解析も含めることの有用性を示唆している。
(2) The Cancer Genome Atlas の全固形がん約1万症例の解析から、全エクソンシークエンシングに基づくMutational signatureのパターンに基づく分類が、腫瘍免疫活性と相関することを示した。そして、ある腫瘍の腫瘍免疫活性が高いか否かを判別する機械学習のプログラムGS-PRACTICEを開発し、同プログラムによる分類が抗PD-1抗体をはじめとする免疫チェックポイント阻害剤による効果を予測できることを示した。腫瘍免疫療法は、劇的な効果を示す腫瘍が一部にあり、そのような腫瘍をいかに見つけるかが大きな課題になっているが、本研究は、腫瘍免疫療法のための、臓器横断的な新たなバイオマーカーを示すものである。
|
| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
|
Research Products
(24 results)
