Development of new boron-drugs and models for BNCT targeting malignant cells.

ヒトがん由来細胞株、および前年度に作製したiPS細胞由来、マウス肝前駆細胞由来のがん幹細胞モデルを用いて、ホウ素取込量の測定と遺伝子発現解析を進めている。機械学習による解析を進めている一方で、がん細胞株の遺伝子発現データベースを用いた比較解析から、細胞内に取り込まれるホウ素濃度と相関が高い遺伝子群を見出した。11種類のがん細胞株を学習セットとし、特に高い相関がある2遺伝子を選択した。遺伝子発現量を横軸として、それぞれを新規ホウ素薬剤存在下で培養した後にICP-MSで定量した細胞内ホウ素濃度を縦軸として検量線を作成した。また、高濃度と判定するための閾値を設定した。学習セットに用いなかった10種類のがん細胞株について、この検量線からホウ素取り込み量の予測を行った。これらのがん細胞株の実際のホウ素取込量を測定したところ7種類が判定予測と合致した。この予測式について機械学習と併せること、また学習と検証のサンプル数を増やすことで、さらに精度を高める検討を進めている。細胞内に取り込まれた新規ホウ素薬剤の濃度は、予備試験結果から想定していた細胞表面マーカー因子に加えて細胞内の滞留性に関与すると考えられる因子が大きく影響することが判ってきた。細胞内ホウ素濃度だけでなく、細胞内の局在によっては細胞レベルで同じ濃度であっても、BNCRによる効果を高めることが期待できる。新規ホウ素薬剤は標的とする細胞内小器官に局所的に高濃度で集積する可能性があるため、これを検証するための準備を進めている。

ヒトがん由来細胞株、および前年度に作製したiPS細胞由来、マウス肝前駆細胞由来のがん幹細胞モデルを用いて、ホウ素取込量の測定と遺伝子発現解析を進めている。機械学習による解析を進めている一方で、がん細胞株の遺伝子発現データベースを用いた比較解析から、細胞内に取り込まれるホウ素濃度と相関が高い遺伝子群を見出した。11種類のがん細胞株を学習セットとし、特に高い相関がある2遺伝子を選択した。遺伝子発現量を横軸として、それぞれを新規ホウ素薬剤存在下で培養した後にICP-MSで定量した細胞内ホウ素濃度を縦軸として検量線を作成した。また、高濃度と判定するための閾値を設定した。学習セットに用いなかった10種類のがん細胞株について、この検量線からホウ素取り込み量の予測を行った。これらのがん細胞株の実際のホウ素取込量を測定したところ7種類が判定予測と合致した。この予測式について機械学習と併せること、また学習と検証のサンプル数を増やすことで、さらに精度を高める検討を進めている。細胞内に取り込まれた新規ホウ素薬剤の濃度は、予備試験結果から想定していた細胞表面マーカー因子に加えて細胞内の滞留性に関与すると考えられる因子が大きく影響することが判ってきた。細胞内ホウ素濃度だけでなく、細胞内の局在によっては細胞レベルで同じ濃度であっても、BNCRによる効果を高めることが期待できる。新規ホウ素薬剤は標的とする細胞内小器官に局所的に高濃度で集積する可能性があるため、これを検証するための準備を進めている。