我々はこれまでにマウスにおいて血清中の代謝産物レベルはPD-1の欠失により誘導される慢性的な免疫活性化の影響を受けることを報告している。(Miyajima et al, Nat Immunol, 2017) それ故に、PD-1阻害療法を受けている患者では代謝産物レベルが変化していると仮説を立てた。特に我々はメタボロームレベルでがん細胞に強い免疫応答を示す患者（レスポンダー）と応答を示さない、あるいは弱い応答しか示さないような患者（ノンレスポンダー）を区別する方法を見出すことに興味を持っていた。この仮説を検証するためにニボルマブ投与前、1回投与後、2回投与後、3回投与後の非小細胞肺がん患者55名の血液検体を収集した。各タイムポイントごとに血漿を集め247の代謝産物を解析した結果、投与前のレスポンダー群では細菌叢由来の代謝産物は有意に高かった。また細菌叢由来の代謝産物に加えて酸化還元関連の代謝産物も増加していた一方で、FAOやTCAサイクル関連の代謝産物はレスポンダーで減少していた。エネルギー代謝関連代謝産物の減少は我々の以前のマウス研究結果と一致していた。(Chamoto et al, PNAS, 2017) これらのデータは、細菌叢由来の代謝産物が治療前患者の免疫応答能を反映する一方で、エネルギー代謝関連代謝産物が治療後のがん免疫応答性を反映することを示している。細菌叢由来の代謝産物1つ、FAO関連代謝産物1つ、酸化還元関連の代謝産物2つの計4つの代謝産物が、抗PD-1抗体療法のレスポンダーを有意かつ高率に予測する最適なコンビネーションマーカーとなることがステップワイズ法により、明らかになった。さらにこれらの代謝産物変化の生理学的かつ免疫学的な意味を解析し、新しいコホートを用いてマーカーを評価した。2019年度はこの本庶グループとの共同研究を論文化した。(Hatae et al, JCI insight, 2019) 一方で我々は脳内の生化学的な変化を評価する道具や手法の重要性についても認識している。杉浦グループと共同でモノアミンの分布や反応速度を明らかにすることを目的としてマウスのセロトニン、ドーパミン、ノルエピネフリンの脳内地図をイメージング質量分析法を用いて作成した。その結果、セロトニンやカテコールアミンの濃度が高い核領域が同定され、特筆すべき例としては、マウス脳内の視床室傍核がセロトニンを高濃度に含む部位であることが明らかになった。このように杉浦グループと共同でセロトニン代謝やモノアミン分布の脳内領域ごとの差異の詳細を明らかにした。(Sugiyama et al, iScience, 2020)