表面増強ラマンイメージングを用いた薬剤耐性がんにおけるポリスルフィドの機能解明
表面増強ラマンイメージングを用いた薬剤耐性がんにおけるポリスルフィドの機能解明
批准号:
21K05294
负责人:
菱木 貴子
金额:
$2.66万
依托单位:
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份:
2021
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2021-04-01 至 2024-03-31
中文摘要
申請者等は、金ナノ粒子基板を用いた表面増強ラマンイメージング(Surface-enhanced Raman Spectroscopy imaging : SERS imaging)技術を駆使し、ポリスルフィド(R-Sn-R : PS)を含む活性硫黄分子種の相対定量と、組織内分布の非修飾・無染色での画像化に成功した。この技術を用い、難治性卵巣癌として知られる明細胞癌において、PSが抗癌剤を無毒化し、癌細胞を化学療法抵抗性にする新たなメカニズムを明らかにした(Honda K and Hishiki T et al, Redox Biology, 2021)。ここで、乳癌における乳管癌(DCIS)と浸潤性乳癌(IBC)の鑑別診断のゴールドスタンダードは、ホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)針生検試料を用いた病理医による病理検査であるが、FFPE試料ではマーカー候補となる代謝物質は失われている。そこで、DCIS(n=14)およびIBC(n=32)の凍結針生検試料中の代謝物を、SERS imagingと病理医によるアノテーション付きHE染色画像とを用いて比較・検討した結果、IBCの間質ではDCISと比較してPSが有意に増加し、一方でヒポタウリンが減少していることが示され、これらの酸化還元代謝物の変化がIBCとDCISを区別するマーカー候補分子となることが示唆された。さらに、間質に特異的な複数のSERSシグナルに教師付き機械学習を適用することで、高い精度でDCISとIBCを識別する自動鑑別診断が可能となった。これらの成果は、酸化還元代謝物に由来するSERSシグナルの生化学的フィンガープリントが、乳癌の精密診断に有用な手法として機能し、技術改良が進んだSERS imagingが、乳癌の浸潤リスクを予測するコンパニオン診断ツールに有用であることを示唆している(論文業績1)。
英文摘要
申請者等は、金ナノ粒子基板を用いた表面増強ラマンイメージング(Surface-enhanced Raman Spectroscopy imaging : SERS imaging)技術を駆使し、ポリスルフィド(R-Sn-R : PS)を含む活性硫黄分子種の相対定量と、組織内分布の非修飾・無染色での画像化に成功した。この技術を用い、難治性卵巣癌として知られる明細胞癌において、PSが抗癌剤を無毒化し、癌細胞を化学療法抵抗性にする新たなメカニズムを明らかにした(Honda K and Hishiki T et al, Redox Biology, 2021)。ここで、乳癌における乳管癌(DCIS)と浸潤性乳癌(IBC)の鑑別診断のゴールドスタンダードは、ホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)針生検試料を用いた病理医による病理検査であるが、FFPE試料ではマーカー候補となる代謝物質は失われている。そこで、DCIS(n=14)およびIBC(n=32)の凍結針生検試料中の代謝物を、SERS imagingと病理医によるアノテーション付きHE染色画像とを用いて比較・検討した結果、IBCの間質ではDCISと比較してPSが有意に増加し、一方でヒポタウリンが減少していることが示され、これらの酸化還元代謝物の変化がIBCとDCISを区別するマーカー候補分子となることが示唆された。さらに、間質に特異的な複数のSERSシグナルに教師付き機械学習を適用することで、高い精度でDCISとIBCを識別する自動鑑別診断が可能となった。これらの成果は、酸化還元代謝物に由来するSERSシグナルの生化学的フィンガープリントが、乳癌の精密診断に有用な手法として機能し、技術改良が進んだSERS imagingが、乳癌の浸潤リスクを予測するコンパニオン診断ツールに有用であることを示唆している(論文業績1)。
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专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
表面増強ラマンイメージングによるポリスルフィドを標的とした新規膵癌治療法の開発
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批准号:24K08642
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项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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资助金额:$2.91万
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财政年份:2024
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负责人:菱木 貴子
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依托单位:
海外基金