RNA-seq解析における深層学習方法論の開発と肉腫診療への応用

RNA-seq 分析深度学习方法的发展及其在肉瘤治疗中的应用

• 批准号: 20K09453
• 负责人: 小林 寛
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K09453/
• 关键词: 骨軟部腫瘍; 軟部肉腫; 深層学習; 肉腫; RNA-seq解析

多数の亜型がある軟部肉腫において最も頻度が高い組織型である未分化多形肉腫は、『明確な分化方向や特異的融合遺伝子を持つ腫瘍』を除外した結果として診断される腫瘍である。本研究は、未分化多型肉腫のRNA-seq解析を用い、発現パターンを基にした再分類を行うとともに、新規治療標的・バイオマーカー を同定することを目的としている。肉腫は軟部組織に発生する悪性腫瘍であり、その起源細胞は血管、脂肪、骨、神経など多岐にわたる。そこで、まず36種類の 正常組織を用いたRNA-seq解析のデータを入手し、起源細胞を推定する元データとした。この正常組織の解析は全てTCGA projectで用いられたものと同一の試薬 と解析パイプラインを用いて行っており、バイアスを生じることなくTCGAに登録されている33種類、11,315サンプルの悪性腫瘍に由来するRNA-seq解析データと 統合することができるようにした。昨年に引き続き、当院病理科の協力の下で、未分化多型肉腫などの肉腫症例および多種多様ながん種の組織画像とRNA発現データを収集しており、画像と発現データの両方をインプットとした深層学習モデルの開発を行っている。収集した症例のデータを用いて、未分化多型肉腫の再分類に関する深層学習モデルの作成と解析を行っており、起源細胞に基づくシグニチャーと腫瘍特異的なシグニチャーを同定しているところである。

Most の 亜 type が あ る soft meat swollen に お い て も most high frequency が い tissue で あ る undifferentiated polymorphic meat swollen は, fusion of "clear differentiation direction や な specific 伝 son つ swollen sores" を except を し た results と し て diagnosis さ れ る swollen sores で あ る. This study は, undifferentiated type more meat is swollen の analytical を い, RNA - seq 発 now パ タ ー ン を base に し た regrading を line う と と も に, new rules therapeutic target バ イ オ マ ー カ ー を with fixed す る こ と を purpose と し て い る. Swelling of the flesh に soft tissue に occurrence of する悪 abscess であ, そ origin cells of the nerve blood vessels, fat, bone, and nervous system な <s:1> multinomation にわたる. そ こ で, ま ず の normal tissue を 36 species use い た RNA - seq parsing の デ ー タ を of し presumption, origin cells を す る yuan デ ー タ と し た. こ の analytical は all normal tissue の て TCGA project で with い ら れ た も の と try the same の 薬 と parsing パ イ プ ラ イ ン を with い て line っ て お り, バ イ ア ス を raw じ る こ と な く TCGA に login さ れ て い る 33 species, 11315 サ ン プ ル の 悪 sex is swollen sores に origin す る RNA - seq parsing デ ー タ と Integrate する た とがで るように るように た た. Yesterday in に lead き 続 き, department of pathology, the first DangYuan の together の で, undifferentiated type meat more swollen な ど の cases meat swollen お よ び many many others な が ん の group portrait と RNA 発 now デ ー タ を 収 set し て お り, portrait と 発 now デ ー タ の struck party を イ ン プ ッ ト と し た deep learning モ デ ル の open 発 を line っ て い る. Cases 収 set し た の デ ー タ を with い て, undifferentiated type more meat is swollen の regrading に masato す る deep learning モ デ ル の made と parsing line を っ て お り, origin cells に づ く シ グ ニ チ ャ ー と swollen sores specific な シ グ ニ チ ャ ー を with fixed し て い る と こ ろ で あ る.

项目成果

骨軟部腫瘍におけるゲノム医療の現状と未来－がん遺伝子パネル検査のタイミングとパネルの選択

骨和软组织肿瘤基因组医学的现状和未来——癌症基因组检测和组选择的时机

• 发表时间: 2022
• 作者: 野池貫志;井ノ上真白;野嶌一平;岡田慶太 滝川一晴 伊藤順一 田中弘志 芳賀信彦 田中栄;小林寛
• 通讯作者: 小林寛

Hemangioma of the Rib Mimicking Chondrosarcoma: A Report of Two Cases and Literature Review.

• DOI: 10.1155/2021/9996380
• 发表时间: 2021
• 期刊: Case reports in orthopedics
• 作者: Tsuda Y;Kobayashi H;Makise N;Zhang L;Shinoda Y;Ushiku T;Tanaka S
• 通讯作者: Tanaka S

東京大学医学部附属病院 整形外科・脊椎外科

东京大学医院骨科和脊柱外科

Prediction of pathological fracture in patients with lower limb bone metastasis using computed tomography imaging

CT预测下肢骨转移患者病理性骨折

• DOI: 10.1007/s10585-020-10053-z
• 发表时间: 2020
• 期刊: Clinical & Experimental Metastasis
• 影响因子: 4
• 作者: Shinoda Yusuke;Sawada Ryoko;Ishibashi Yuki;Akiyama Toru;Zhang Liuzhe;Hirai Toshihide;Oka Hiroyuki;Ohki Takahiro;Ikegami Masachika;Okajima Koichi;Okuma Tomotake;Kobayashi Hiroshi;Goto Takahiro;Haga Nobuhiko;Tanaka Sakae
• 通讯作者: Tanaka Sakae

Role of adjuvant chemotherapy in patients with localized, undifferentiated pleomorphic sarcoma of soft tissue: a population-based cohort study.

辅助化疗在软组织局部未分化多形性肉瘤患者中的作用：一项基于人群的队列研究。

• 发表时间: 2022
• 期刊: Int J Clin Oncol.
• 作者: Kobayashi H;Zhang L;Hirai T;Tsuda Y;Ikegami M;Tanaka S.
• 通讯作者: Tanaka S.