【研究領域課題番号】21K07360 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

がん / 免疫チェックポイント阻害剤 / 治療応答性 / 個別化医療

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31

【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)

【研究領域課題番号】20H00665 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

組織工学 / がん / 硬さ / 個別化医療 / 遺伝子発現 / がん細胞 / 三次元培養 / 物理化学的因子 / 生物学的因子 / 薬物感受性

【研究成果の概要】

本年度は、①物理因子として弾性率制御可能なコラーゲンゲルの表面及び内部で大腸がん細胞を培養し、弾性率のがん細胞の増殖への影響を明らかにした。コラーゲンマイクロファイバー（CMF）を用いた場合に可能な弾性率制御範囲は80 kPa以下に限られていた。本年度、遷移金属イオンを用いることで、コラーゲンが5分以内に速やかにゲル化して透明なゲルを形成できるだけでなく、1 MPaを超える弾性率を有することを新たに見出した。遷移金属イオンとコラーゲンの濃度を制御することで、数 kPaから1.2 MPaまで1000倍の幅で弾性率を制御できることが明らかとなった。本ゲルは、広範囲で弾性率を制御可能なコラーゲンゲルとして応用が期待される。
②生物学的因子として細胞増殖因子のがん細胞への影響を評価した。血管内皮細胞増殖因子（VEGF）や塩基性線維芽細胞増殖因子（bFGF）の患者由来がん細胞（PDC）への影響を評価した。昨年度用いた株化細胞と同様に検討した結果、およそ同程度の濃度範囲で血管網形成が促進されることを見出した。また、弾性率を変化させて増殖因子を添加すると、血管網形成が異なる予備知見が明らかとなった。
③ハイスループットスクリーニングへ応用する目的で、96ウェル内での弾性率制御がんモデルの構築に関して最適化を行った。CMFの量と細胞数を制御することで、96ウェルの小さな体積でも培養維持できる条件を見つけることができた。
以上より、当初の予定通り研究を進めることができた。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2020-04-01 - 2024-03-31

【配分額】45,240千円 (直接経費: 34,800千円、間接経費: 10,440千円)

【研究領域課題番号】19K16945 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

がん / 免疫チェックポイント阻害剤 / 治療応答性 / 個別化医療 / T細胞疲弊 / バイオマーカー

【研究成果の概要】

免疫チェックポイント阻害剤に対する治療応答性に関しては、腫瘍組織の評価のみに基づく層別化が主流であり、薬剤の直接的な標的となる免疫系に関する評価は十分に行われていない現状がある。本研究では、免疫チェックポイント阻害剤投与患者の奏功例において、治療開始前から免疫系の制御に関わるタンパク質が患者血清中で高値を示し、治療抵抗性を示す段階で低下することが明らかとなった。免疫チェックポイント阻害剤に対する治療応答性を予測するバイオマーカーとして、このタンパク質濃度を評価することが重要であると考えられた。

【研究の社会的意義】

患者血清中の免疫系の制御に関わるタンパク質濃度が免疫チェックポイント阻害剤に対する治療応答性を予測するバイオマーカーとなり得る可能性を示し、臨床医学の観点から意義の大きい成果が得られた。本研究により、真にベネフィットの得られる患者に対して薬剤を適用する個別化医療に貢献しうるものと考えられ、治療成績の向上に資するのみならず、無効な治療に伴う副作用リスクの回避や患者の経済的負担の軽減などにも役立つことが期待される。

【研究種目】若手研究

【研究期間】2019-04-01 - 2021-03-31

【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)

【研究領域課題番号】19K07757 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

オルガノイド / 癌ゲノム / 薬剤スクリーニング / 癌 / 3Dオルガノイド / 遺伝子検査 / 癌遺伝子検査 / 薬剤感受性 / がんゲノム医療 / 3Dオルガノイド法 / 個別化医療

【研究成果の概要】

遺伝子解析結果に基づいた分子標的薬や抗体薬を主体とする癌治療が主流になってきている。これらの薬剤は効果が大きい反面、非常に高額であるため精度の高い治療効果予測が必要である。治療効果を正確に予測するため、近年注目されている3次元細胞培養系を用いた薬剤スクリーニング法を研究開発することが本研究の目的である。
本研究により5種の癌種、503症例に対し271種類のオルガノイド細胞株の樹立に成功し、培養方法の改良により2021年度には樹立成功率89.5%を達成した。

【研究の社会的意義】

本研究により得られた知見は、オルガノイド細胞株を用いた研究の根幹を成すものであり、複数癌種において9割近い樹立成功率は世界的に見ても非常に高い水準であり、オルガノイドを用いた癌研究の根幹となる技術である。今後、これらのオルガノイド細胞株を用いて薬剤効果予測および耐性化予測に向けて解析を進めていく予定です。
今後、効率的に個々人に有効な薬剤を選択し、また耐性化を防ぐことで、医療資源の効率的な使用が可能になり、現代日本における大きな社会課題である医療費の削減に向けて、重要な知見が得られた。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31

【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)

【研究分野】消化器内科学

【研究領域課題番号】17H01559 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

癌 / オルガノイド / 個別化医療 / 幹細胞

【研究成果の概要】

消化器疾患の多くは遺伝学的な変化とその環境に対する応答によって生じる形質(Phenotype)と解釈することができる。遺伝子－外的環境の相互作用は組織形態異常を誘導し，個体レベルの症候を投影する。システム医学の進歩は，細胞内の遺伝子ネットワークの摂動を定量化することにより，細胞レベルでの疾患形質の理解と治療標的の推定を可能にした。つまり，遺伝学的変化（Genotype）とそれに付随するエピゲノム，トランスクリプトームなどから構成される多階層データを統合的理解することにより，分子レベルでの疾患細分類と正確な治療反応予測に基づくPrecision Medicineが現実化してきた。しかしながら，TCGA などのGenotype研究は飽和しつつあり，臨床的視点をもったヒト疾患のPhenotype，つまり臨床形質を連関させた新しいGenotype-Phenotype研究基盤の整備が急務である。ヒト疾患Genotype-Phenotype研究手法を展開する上で，ヒト組織解析系の欠如が永らく研究進展のボトルネックとなってきた。
我々は，オルガノイド技術と呼ばれる細胞組織システムの体外再構築を先駆的に開発し,従来のGenotype研究では演繹できなかった知見を見出した。本技術は幅広いヒト消化器疾患に応用され, 国際的にも極めて高い注目を集めている。　本研究課題は，上記の学術的背景を基に，多様な疾患組織上皮を包むオルガノイドライブラリーを構築し，疾患Genotype-Phenotype研究の研究基盤整備に取り組んだ。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2018-03-31

【配分額】41,990千円 (直接経費: 32,300千円、間接経費: 9,690千円)

【研究分野】生物機能・バイオプロセス

【研究領域課題番号】16H04580 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

タンパク質工学 / 腫瘍免疫学 / 化学修飾 / バイオテクノロジー / コンパニオン診断薬 / がん免疫治療 / 個別化医療 / 生物工学 / 診断薬 / バイオマーカー / がん抗原 / 抗体検査 / 腫瘍免疫応答 / 蛋白質 / 癌 / 免疫学 / 生体分子

【研究成果の概要】

末梢血に含まれるがん抗原に対する自己抗体をバイオマーカーとして、個人差が大きいがんに対する免疫応答を的確に予測・モニタリングする技術開発に取り組んだ。150種類超の全長ヒトがん抗原の生産リソースを整備し、水溶性で全エピトープを露出するS-カチオン化抗原とluminex法を組み合わせた診断薬プロトタイプを完成した。実際にがん免疫サイクルの活性化を反映する自己抗体の変動を鋭敏に観察することに成功した。

【研究の社会的意義】

変性状態のタンパク質を可溶化する独自開発技術をベースとして、がん免疫治療をサポートできる診断薬開発が進捗した。腫瘍免疫応答は個人差が大きく現状では予測・評価が困難である。本研究で開発した自己抗体定量システムは、ごく微量の末梢血でがん免疫サイクルの活性化レベルを定量評価でき、治療方針の選択に活用できる可能性がある。本研究成果をベースに診断薬の実用化を加速したい。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31

【配分額】17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)

【研究分野】腫瘍診断学

【研究領域課題番号】16K18438 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

抗原抗体反応 / 遺伝子変異 / 抗がん剤 / コンパニオン診断 / マイクロ流体デバイス / コンパニオン診断薬 / がん / 分子標的薬 / 個別化医療

【研究成果の概要】

目標としていた肺癌患者の気管支洗浄液２０検体を収集した。当初の計画通り、マイクロ免疫診断チップで上皮成長因子受容体（EGFR）の遺伝子型を分析し、その結果を従来の分析法による診断結果と比較した。比較の結果、気管支洗浄液を対象とした２つの分析法の一致率は、胸水沈渣を対象とした場合と比較して低いことが明らかになった。これは、気管支洗浄液中に含まれるがん細胞数が胸水よりも非常に少ないことが原因であると考えられる。また、独自に開発したL858R遺伝子変異型EGFR抗体の性能を評価したが、市販の抗体との比較で大きな性能の差は認められなかった。

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2016-04-01 - 2018-03-31

【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)

【研究分野】医用システム

【研究領域課題番号】16200038 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

薬物動態解析 / 抗癌剤 / 遺伝子多型 / 個別化医療 / グリッドコンピューティング / データベース / 薬剤副作用 / 探索 / がん / 抗がん剤 / 化学療法 / テーラーメイド医療 / バーチャルフェーズI / シミュレーション / データウエアハウス / SNP / CeLLML / パスウエイ解析 / 個別化治療 / 塩酸イリノテカン

【研究成果の概要】

(1)データベースグリッド技術であるOGSA-WebDBを用い臨床ゲノム情報と関連する複数のライフサイエンスデータベースから薬剤関連情報を網羅的に抽出できる臨床ゲノム情報探索システムを開発した.副作用情報はTOXINETから、遺伝子名はPharmGKBから、蛋白質情報はEntrez Proteinから抽出し、抽出遺伝子あるいは蛋白質名に対応した発現臓器をLSBMから,パスウエイ情報はKEGGから,多型情報はJSNPから得ることとした.これにより最新の抗がん剤の副作用に関連する薬物応答性遺伝子と関連臓器や代謝パスウエイ、蛋白質情報が抽出でき、薬物応答性遺伝子の発現部位と副作用発現部位との因果関係の探索・推定支援を可能とした.抗がん剤である塩酸イリノテカンとシスプラチン及びその併用療法における副作用について検証し、共通パスウエイとしてABC transporters - General, Metabolism of xenobiotics by cytochrome P450,Starch and sucrose metabolism、両者に関連する遺伝子多型として56個を抽出した.(2)塩酸イリノテカンに関する薬物動態解析アルゴリズムを臨床症例データを基に作成し、UGT1A1多型である^*28,^*6のallele型のパターン(野生型、ヘテロ型、ホモ型)と身長、体重、投与量入力後、各コンパートメントのCPT-11,SN-38,SN-38Gの経時的濃度変化がグラフとして可視化できる臨床ゲノム薬物動態シミュレーションシステムを開発した.(3)臨床ゲノム情報と症例情報、薬物動態関情報の3つの情報管理仕様を提案し、UNIXサーバ上にApache2.2.0,PHP5.1.1,MySQL5.0.18プログラム言語Javaを用い臨床ゲノム情報管理システムを試作した.

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2004 - 2006

【配分額】47,190千円 (直接経費: 36,300千円、間接経費: 10,890千円)