2021 Fiscal Year Annual Research Report
代謝特性に着目したアルドステロン産生腺腫の病態解明と新規診断法の確立
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20K17493
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
馬越 洋宜 九州大学, 大学病院, 特別教員 (40741278)
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2020-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 副腎 / アルドステロン / 内分泌 / ステロイド / 機械学習 / シングルセル / AI / メタボローム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
アルドステロン産生腺腫 (Aldosterone Producing Adenoma; APA)における臓器障害頻度は高率であるが、手術により根治可能であるため適切な診断・治療が必須であり、簡便な診断法の確立が望まれている。従来、APAは均一な代謝特性を有する腫瘍と考えられてきたが、近年の研究から多様な代謝特性を有することが明らかになってきた。しかしながら、APAが有する代謝特性における多様性の分子機構および臨床的な意義は明らかでない。本研究では、APAの代謝特性に着目し、血液のメタボローム解析と組織の統合オミクス解析を用いて多様性の成因となる病態の解明および臨床的意義を明らかにすることを目的とした。免疫組織染色及びRNA-seq解析において、コルチゾール産生腫瘍と同様にコルチゾール合成関連酵素の発現がAPAで確認された。イメージング質量顕微鏡によりコルチゾール合成細胞の局在を検討したところ、腫瘍内において不均一な合成が確認され、代謝特性における機能的不均一性が示唆された。次いで、機械学習を用いたAPAの診断予測モデルの確立を進めた。「教師あり学習」の1つであるランダムフォレスト法を用いて、かかりつけ医レベルで測定可能な18種類の検査項目において、血中ナトリウム、カリウム、アルドステロンの3項目のみでAPAを高率（精度89%）で診断可能なモデルを開発した（Sci. Rep. 11: e9140, 2021）。また、機械学習モデルを説明可能とするShapley Valuesを用いることにより、APA患者の術後予後の可視化に成功し(Sci Rep. 12:5781, 2022)、機械学習の臨床医学への応用を推進した。現在、血液検体によるステロイド中間代謝産物を含めた網羅的ステロイドミクス解析に基づく予測モデルの構築を機械学習を用いて進めており、APA診断精度の改善が期待される。
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[Journal Article] Machine learning-based models for predicting clinical outcomes after surgery in unilateral primary aldosteronism.2022
Author(s)
Kaneko H, Umakoshi H, Ogata M, Wada N, Ichijo T, Sakamoto S, Watanabe T, Ishihara Y, Tagami T, Iwahashi N, Fukumoto T, Terada E, Katsuhara S, Yokomoto-Umakoshi M, Matsuda Y, Sakamoto R, Ogawa Y
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Journal Title
Sci Rep
Volume: 12
Pages: -
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] Whole Transcriptome Profiling of Adrenocortical Tumors Using Formalin-Fixed Paraffin-Embedded Samples2022
Author(s)
Iwahashi N, Umakoshi H, Ogata M, Fukumoto T, Kaneko H, Terada E, Katsuhara S, Uchida N, Sasaki K, Yokomoto-Umakoshi M, Matsuda Y, Sakamoto R, Ogawa Y
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Journal Title
Front Endocrinol (Lausanne)
Volume: 13
Pages: -
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Presentation] Significance of DiscordantResults between Confirmatory Tests in Diagnosis of Primary Aldosteronism2021
Author(s)
Tazuru Fukumoto, HironobuUmakoshi, Masatoshi Ogata, Maki Yokomoto-Umakoshi, YayoiMatsuda, Misato Motoya, Hiromi Nagata, Yui Nakano,Norifusa Iwahashi, Hiroki Kaneko, Norio Wada, Takashi Miyazawa, Ryuichi Sakamoto, Yoshihiro Ogawa
Organizer
The Endocrine Society’s 103rd Annual Meeting and Expo
Int'l Joint Research
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[Presentation] Machine Learning-Based Models for Prediction of Subtype Diagnosis of Primary Aldosteronism Using Blood Test2021
Author(s)
Hiroki Kaneko, Hironobu Umakoshi, Masatoshi Ogata, Norio Wada, Norifusa Iwahashi, Tazuru Fukumoto, Maki Yokomoto-Umakoshi, Yui Nakano, Yayoi Matsuda, Takashi Miyazawa, Ryuichi Sakamoto, Yoshihiro Ogawa
Organizer
The Endocrine Society’s 103rd Annual Meeting and Expo
Int'l Joint Research
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[Presentation] 機械学習を用いた一般血液検査による原発性アルドステロン症のサブタイプ診断予測2021
Author(s)
兼子 大輝, 馬越 洋宜, 緒方 大聖, 和田 典男, 岩橋 徳英, 福元 多鶴, 馬越 真希, 中野結衣, 松田 やよい, 宮澤 崇, 坂本 竜一, 小川 佳宏
Organizer
第118回日本内科学会総会
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[Presentation] 機械学習を用いた一般血液検査による原発性アルドステロン症のサブタイプ診断予測2021
Author(s)
兼子 大輝, 馬越 洋宜, 緒方 大聖, 和田 典男, 岩橋 徳英, 福元 多鶴, 馬越 真希, 中野結衣, 松田 やよい, 宮澤 崇, 坂本 竜一, 小川 佳宏
Organizer
第94回日本内分泌学会学術集会
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