肺腺癌multi-omicsデータを用いた、ミトコンドリアの分子病理学的意義探索

今回の研究は、産学官共同創薬技術活用プロジェクト(GAPFREE)によって収集された、様々なOmicsデータが付随する肺がんデータセットを用いて行っており、本研究の目的は、「ミトコンドリアをはじめとする代謝環境のがんにおける役割を分子病理学的視点で調べる」という事である。まず、肺がん切除材料のFFPE検体を用い、COXIVの抗体を用いたミトコンドリアの免疫染色を行った。免疫染色の評価については、In silicoでの画像解析によって、1細胞あたりのミトコンドリア数を定量評価できるようなシステムを構築した。具体的には、まず画像をHSV空間に変換し、色合いによって核および免疫染色(DAB)を分離。抽出した核に対し、watershed アルゴリズムを用いて核の数をカウント、抽出された免疫染色陽性像に対しては、ピクセル数をカウントした。そして最後に免疫染色のピクセル数を核数で除す事により値を算出するシステムを構築した。そのシステムによって算出されたスコアをMitoscoreと名付け、次の検討を行った。このMitoscoreがミトコンドリアの量と相関するか、正常組織、具体的にはマクロファージ、腎臓の尿細管、肺組織を用いて検証し、妥当である事を確認した。また、本当にこの値がミトコンドリアの量を反映しているか、電子顕微鏡およびMitotrackerを用いて確認した。肺がんの病理組織学的情報との比較を行ったところ、肺小細胞がんにおいて、有意にミトコンドリアの量が少ない事がわかった。肺腺癌、肺扁平上皮癌については、ミトコンドリアの量にばらつきがあったが、量によって、悪性度に有意差はなかった。肺腺癌の亜型、肺扁平上皮癌の分化度とも比較を行った

今回の研究は、産学官共同創薬技術活用プロジェクト(GAPFREE)によって収集された、様々なOmicsデータが付随する肺がんデータセットを用いて行っており、本研究の目的は、「ミトコンドリアをはじめとする代謝環境のがんにおける役割を分子病理学的視点で調べる」という事である。まず、肺がん切除材料のFFPE検体を用い、COXIVの抗体を用いたミトコンドリアの免疫染色を行った。免疫染色の評価については、In silicoでの画像解析によって、1細胞あたりのミトコンドリア数を定量評価できるようなシステムを構築した。具体的には、まず画像をHSV空間に変換し、色合いによって核および免疫染色(DAB)を分離。抽出した核に対し、watershed アルゴリズムを用いて核の数をカウント、抽出された免疫染色陽性像に対しては、ピクセル数をカウントした。そして最後に免疫染色のピクセル数を核数で除す事により値を算出するシステムを構築した。そのシステムによって算出されたスコアをMitoscoreと名付け、次の検討を行った。このMitoscoreがミトコンドリアの量と相関するか、正常組織、具体的にはマクロファージ、腎臓の尿細管、肺組織を用いて検証し、妥当である事を確認した。また、本当にこの値がミトコンドリアの量を反映しているか、電子顕微鏡およびMitotrackerを用いて確認した。肺がんの病理組織学的情報との比較を行ったところ、肺小細胞がんにおいて、有意にミトコンドリアの量が少ない事がわかった。肺腺癌、肺扁平上皮癌については、ミトコンドリアの量にばらつきがあったが、量によって、悪性度に有意差はなかった。肺腺癌の亜型、肺扁平上皮癌の分化度とも比較を行った