2021 Fiscal Year Annual Research Report
Macine learning-assisted literature mining for radiosensitivity data
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18K07706
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| Research Institution | University of Toyama |
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Principal Investigator |
齋藤 淳一 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (70572816)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 浩央 群馬大学, 重粒子線医学推進機構, 助教 (90750571)
尾池 貴洋 群馬大学, 医学部附属病院, 講師 (10643471)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | オミクス / 遺伝子変異 / 放射線感受性 / コロニー形成法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
放射線治療は、充分な高線量の投与により悪性腫瘍をほぼ完全に根絶することができる。しかし現在普及している3次元原体照射法を用いたX線治療では正常組織の耐容線量により充分な線量を投与できず腫瘍を制御し得ない症例も多い。強度変調放射線治療や粒子線治療などの先端的放射線治療は3次元原体照射より線量集中性が高くより高線量を投与することが可能だが、これらは限られた医療資源である。このため、放射線治療分野全体の診療効率を最適化するためには、X線感受性が低い症例を抽出し、高線量投与が可能な先端的放射線治療を適応することが肝要である。しかし、現在臨床で使用されているX線感受性予測マーカーは、ほぼない。本研究の目的は、機械学習を用いて約1000種のがん細胞株における網羅的遺伝子変異ならびに発現情報とX線感受性情報を解析することで、特定の遺伝子群の変異・発現ステイタスからX線感受性を予測するアルゴリズムを開発することである。今年度はCOVID-19感染拡大に伴い診療負担が劇的に増加し研究遂行に支障をきたしたため新たな実験データの取得は困難と判断し、これまでに取得した知見を発表することによる社会への還元に注力する方針とした。具体的には日本量子医科学会第1回学術大会、日本放射線腫瘍学会第34回学術大会、第63回日本婦人科腫瘍学会学術講演会、PTCOG59にて研究成果の一部を発表した。また国際シンポジウムMoffitt-GHMC Moonshot Symposium on Particle Therapy and Translational Research開催を事務局として担当し、がん放射線感受性予測の研究領域の世界トップの研究者であるJavier Torres-Roca博士をはじめとする数多くの専門家を招聘し知見を共有・討議した。
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