【研究分野】外科学一般

【研究領域課題番号】16K10455 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

乳腺外科学 / 乳癌 / データベース / バイオバンク / 予測モデル / 遺伝子変異 / 予後予測 / 治療効果予測 / バイオインフォマティクス

【研究成果の概要】

Webを介し多施設から診療データを収集・管理するデータベースを開発した。10540例の乳癌診療データとそれに紐付けされた4021例分の生体試料を収集した。このリソースを用いて、乳癌発症と関連する病的胚細胞変異の探索と乳癌リスクモデルの構築、および、HER2陽性乳癌の術後再発および脳転移の発現を予測するモデルの構築を行った。
また、患者由来ゼノグラフトを作成し、HER3陽性乳癌に対する抗HER3抗体の抗腫瘍効果を検討した。

【研究の社会的意義】

本研究で構築した診療情報と生体試料を統合して管理するシステムにより、基礎研究から得られるデータと診療データとの統合解析が迅速・容易となる。本研究により本邦における乳癌と関連する病的胚細胞変異の頻度が明らかとなり、臨床情報と統合することで病的変異保有リスクや乳癌発症リスクの予測が可能となるかもしれない。また、HER2陽性乳癌の個々の症例における再発・脳転移発症リスクの予測が可能となることで、治療最適化が進められる。
発症頻度の比較的低い病態に対しては、患者由来ゼノグラフトを用いて治療反応性を検討することで、治療最適化に繋がると考える。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31

【配分額】4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)