本研究では、慢性炎症が発がんに至るメカニズムを多角的に解析し、8つの主要課題を進めている。課題1では、炎症誘導の起点となる免疫シグナルを解明すべく、線維化からがん化に至る疾患モデルを解析した。炎症性腸疾患や間質性肺炎での線維化・がん化に関わる制御性T細胞の機能的違いを解明した。腎がんでは、分子Aの発現が強い腫瘍が自己抗原を提示し制御性T細胞を活性化する免疫逃避機構と、それがCD8^⁺T細胞浸潤と予後不良に関係することを初めて示した。課題2では、一部の腸内細菌叢がPD-1治療奏効と相関し、腸管リンパ節で樹状細胞の前駆細胞をCD103陽性樹状細胞へ分化・活性化させ、抗腫瘍免疫を誘導する仕組みを解明し、炎症からの発がんへの影響を明らかにした。大腸粘膜では腫瘍特異的に偏在する細菌叢も同定した。また、喫煙や肥満ががんリスクに与える影響を分子サブタイプ別に解析し、血中レプチン・アディポネクチンの関与が示唆された。課題3では、胃炎・胆管炎・腎尿細管・乳腺等から数千サンプルを収集し、LCMやオルガノイド、NanoSeqを用いて、慢性炎症により蓄積するゲノム変異の系譜解析を行い、前がん状態におけるがん起源細胞の特定や、変異蓄積速度の個体差を解明した。課題4では、採血3年以内にがんと診断された症例と対照群でエクソソームタンパク質の差異を発見し、卵巣がんに特異的な早期診断マーカー候補を特定した。課題5では、微量の末梢血から細胞外小胞を高効率に抽出・解析可能なナノデバイスを開発し、分担者の保有する臨床検体の解析へ展開した。課題6では、IL-6を吸収し自己活性を促進するG6/7R CAR-T細胞を開発し、慢性炎症制御と抗腫瘍効果を両立させることに成功した。課題7では、細胞動態の数理モデルを構築し、課題１−３との融合により炎症による発がん過程の予測に着手した。課題8では、臓器別の生体試料の収集とオミックス解析に基づき独自データベース構築を進めている。ピロリ菌感染やTP53変異などとの関連を解析し、日本人に特有のがんリスク要因を同定した。加えて、膜小胞を用いた複合的免疫制御法や、細胞動態予測AI技術など、想定を超える先進的成果が得られている。