がんゲノム検査の臨床への活用のためのバイオメディカルインフォマティクス解析

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: がんゲノム検査の臨床への活用のためのバイオメディカルインフォマティクス解析
• 著者・編者: 西原, 広史
• 著者標目: 西原, 広史
• 出版事項: 慶應義塾大学
• 出版年月日等: 2020
• 出版年（W3CDTF）: 2020
• 並列タイトル等: ガン ゲノム ケンサ ノ リンショウ エノ カツヨウ ノ タメ ノ バイオメディカル インフォマティクス カイセキ; Gan genomu kensa no rinshō eno katsuyō no tame no baiomedikaru infomatikusu kaiseki; Biomedical informatics analysis of cancer genome profile for clinical application
• タイトル（掲載誌）: 学事振興資金研究成果実績報告書
• 本文の言語コード: jpn; eng
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: type:text; 【研究目的】 がん遺伝子パネル検査は、検出された遺伝子変異が実際に細胞内で分子レベルの機能変化を起こしているのか、その結果どのようなシグナル伝達経路の変化が起こっているのか、ゲノム情報だけでは知ることができない。本研究は、独自のバイオメディカルインフォマティクス解析パイプラインにより、がんゲノムプロファイルと病理・臨床情報を解析し、統合的がんゲノム診断システムを開発することを目標とする 【研究内容】 本研究では、既にこれまで行ってきた院内観察研究「PleSSision-Rapid」により得られた1600症例のゲノム解析データおよび臨床情報を用いる。 ①分子病理学的解析：検出された変異から想定されるシグナル伝達の変化と、病理形態学的特徴との相関をインフォマティクス解析にて検討する。 ②バイオメディカルインフォマティクス解析：上記の①にて得られたデータに対し、新たなバイオインフォマティクス解析パイプライン構築を行い、ゲノム以外の情報を付与した新たなスコアリングを開発する。 【研究の成果】 1239症例について、Major Driverによって分類し、さらにMinor driver, VUSによって階層化する。さらに、それぞれの背景情報（病理組織分類、分化度、脈管侵襲、治療歴、治療反応性、副作用）についてパラメーターを設定して、数値化を行った。その結果、SNVｓ検出率60.4％、CNV検出率35.8％、TMB-H検出率17.4％、HRD検出率11.1％、合計で76.9％の遺伝子異常検出率であった。 また臓器別での解析では、浸潤性乳管癌と非浸潤性乳管癌において、PIK3CA、GATA3、TP53の変異パターンから悪性化のバイオマーカーとなり得る因子を確認することが出来た。卵巣癌による解析では、CNVの数値が高いほど予後不良という結果が得られ、悪性化のバイオマーカーとなり得ることが判明した。その他、様々な臓器におけるバイオインフォマティクス解析が進行中である。 [Purpose] Cancer genome profiling test is now a common method to obtain the druggable gene alteration for cancer patients, however, it is unclear that the identified gene alteration is truly responsible for each case in view of cell signaling pathway. We here try to establish the original biomedical informatics pipeline collaborating with molecular and pathological methods, and finally develop the integrated cancer genomic diagnostic system. [Method] We herein developed a rapid cancer clinical sequencing system by amplicon sequence targeting 160 cancer genes; PleSSision (Pathologists edited, Mitsubishi Space Software supervised clinical sequence system for personalized medicine)-Rapid. We have obtained more than 1600 cases' cancer gene profile and perform molecular pathological analysis beside the biomedical informatics analysis using our original scoring system to evaluate the biological and clinical value of each gene alteration. [Result] We have analyzed 1239 cases based on the global cancer database. In addition, we have analyzed the correlation between pathological parameters such as histological grade, differentiation, invasion, clinical outcome, and so on. In results, we have identified actionable gene alteration in 76.9% in total; SNVs in 60.4%, CNVs in 35.8%, TMB-High in 17.4% and HRD in 11.1%. In breast cancer, the mutation pattern of PIK3CA, GATA3 and TP53 might predict the future invasive progression from DCIS to IDC as a diagnostic biomarker. In ovarian cancer, high CNV score was associated with poor patient's prognosis as a prognostic biomarker. Now multiple analysis for variable organ types of cancer is ongoing.
• 一次資料へのリンクURL: https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=2020000009-20200056
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ