研究課題情報
課題管理番号
22ck0106630h0003
統合プロジェクト(二期)

医薬品プロジェクト<第二期>

事業名

革新的がん医療実用化研究事業

タグ(2022)

研究の性格: 生命・病態解明等を目指す研究

開発フェーズ: 応用

承認上の分類: 体外診断薬

対象疾患: その他

疾患領域: がん

開発目的: 予防・健康 ,  診断 ,  治療 ,  生活の質<QOL>

タグ(2021)

研究の性格: 新規診断法・検査法・検査体制の開発、確立、検証<診断薬・診断機器開発は除く>

開発フェーズ: 応用

承認上の分類: 体外診断薬

対象疾患: その他

疾患領域: がん

開発目的: 予防・健康 ,  診断 ,  治療 ,  生活の質<QOL>

タグ(2020)

研究の性格: 新規診断法・検査法・検査体制の開発、確立、検証<診断薬・診断機器開発は除く>

開発フェーズ: 応用

承認上の分類: 体外診断薬

対象疾患: その他

疾患領域: がん

開発目的: 予防・健康 ,  診断 ,  治療 ,  生活の質<QOL>

代表研究機関
国立大学法人東海国立大学機構
研究代表者

(2022) 横井暁, 国立大学法人東海国立大学機構, 名古屋大学 医学部附属病院 産科婦人科・助教

(2021) 横井暁, 国立大学法人東海国立大学機構, 名古屋大学 医学部附属病院 産科婦人科・助教

(2020) 横井暁, 国立大学法人東海国立大学機構, 名古屋大学 医学部附属病院 産科婦人科・助教

研究期間
2020年度 - 2022年度
課題への総配分額
30,030 千円
研究概要(2022)
(1)患者体液由来EV抽出の最適プラットフォームの確立これまでに、種々の方法にてEVの抽出方法検証を行った。より多くのヒトサンプルでの検証に移るが、検討した方法に加えて、ナノ流体デバイスなど新しい方法も検討する。(2)DNA-EVのプロファイル解明と臨床的有用性の検討これまで行ったEV-DNAの評価をより多くのサンプルで行う。体液中EV-DNAのプロファイルを確認し、特許を申請するところまででマイルストーン達成とする。対照として非担癌女性の体液も用いる。診断性能を機械学手法にて最適化した診断モデル構築を行う。早期診断や再発モニタリングはもちろん、サブタイプごとの評価、免疫治療や分子標的治療の効果予想などのサンプルを用意して検証を行う。特許申請の際、EV診断を商品とする企業と提携し、今後の展開として、実臨床前向き試験をデザインする。その際、連携施設の協力を仰ぐ。(3)卵巣がんおよびDNA-EV特異表面EVマーカーの同定前年度までで、卵巣がん特異的EVタンパク質に関して、有望なマーカー候補を選出し、特許申請を行っている。現在候補マーカータンパク質を他のプラットフォームにて検証を行っている。検証が済んだ段階で、より多くのサンプルでの検証や、特異EVの分離方法を検討する。
研究概要(2021)
患者体液由来EV抽出の最適プラットフォームの確立:前年度に引き続き、患者体液、主に血液腹水を対象に、純度の高いEV抽出方法を検討する。従来のEV分離法である超遠心法を中心に、種々の方法を検討する。DNA-EVのプロファイル解明と臨床的有用性の検討:前年度に引き続き、DNAのプロファイル検討を行う。卵巣がんはコピー数多型(copy number variation: CNV)が病態の根幹をなすがんとして知られているため、CNV情報を得ることのできる方法を検証する。データを解析しつつ検出できる遺伝子プロファイルの選定を行う際、NIHによるOvarian Cancer Moonshotのマルチオミックスデータも参照して行う。候補遺伝子が定まった段階で、並行して検証に移り、関連する病院とのネットワークを生かし中規模から大規模へと段階的に検証を行うが、その際、生物統計的妥当性の検討をその都度行う。卵巣がんおよびDNA-EV特異表面EVマーカーの同定:前年度に引き続き、特異タンパク質マーカー同定を行う。卵巣がん特異表面マーカーと同時に、DNAを含むEV特異表面マーカーの同定も試みる。
研究概要(2020)
患者体液由来EV抽出の最適プラットフォームの確立:患者体液を対象に、純度の高いEV抽出方法を検討する。従来のEV分離法である超遠心法を中心に、種々の方法を検討する。DNA-EVのプロファイル解明と臨床的有用性の検討:DNAのプロファイルを種々の方法にて検討を行う。卵巣がんはコピー数多型(copy number variation: CNV)が病態の根幹をなすがんとして知られているため、CNV情報を得ることのできる方法を検証する。データを解析しつつ検出できる遺伝子プロファイルの選定を行う際、NIHによるOvarian Cancer Moonshotのマルチオミックスデータも参照して行う。候補遺伝子が定まった段階で、並行して検証に移り、関連する病院とのネットワークを生かし中規模から大規模へと段階的に検証を行うが、その際、生物統計的妥当性の検討をその都度行う。卵巣がんおよびDNA-EV特異表面EVマーカーの同定:特異タンパク質マーカー同定については、LC-MS/MS解析によって得られたタンパク質から選定を行う。卵巣がん特異表面マーカーと同時に、DNAを含むEV特異表面マーカーの同定も試みる。
研究成果情報
2022
2021
2020