CTC detection based diagnosis using intelligent image-activated cell sorting

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本研究では、血中循環腫瘍細胞 (Circulating tumor cells; CTC)の高感度検出および解析技術を構築することを目的とする。これにより、患者への身体的負担の少ない血液検査によるCTC検出を用いたがんモニタリング方法の構築を目指す。がんの転移はがん細胞が血流に乗って他の場所に移ることによって起こるため、血中のがん細胞「CTC」を血液検査によって検出できれば、がんの早期発見などが可能になる。さらにCTCは血中でクラスター化することもある。クラスター化したCTC「クラスターCTC」は、単一で存在するCTCと比較して転移能力の高いという報告もあり、血中のクラスターCTCの有無も有用な情報となる。しかし、CTCは1 mLの血液中に数個しか存在せず、クラスターCTCはさらに少ないと言われているため、検出の感度を上げることが大きな課題であった。本研究は、マイクロ流体技術と超高速イメージング技術を用いることでこの課題を解決することを目指している。このような目的のもと、まず、健常者の血液サンプルと培養がん細胞を1対1で混ぜてイメージングフローサイトメトリーにてがん細胞検出実験を行った。このとき、マイクロ流路に工夫を施すことにより、実質の細胞検出スループットを約20倍向上させることに成功した。また、検出実験の結果、がん細胞を高スループットでイメージングすることに成功した。この結果を受けて、乳がん患者の血液サンプルを用いてCTC検出実験を行った。このとき、得られた画像を丁寧に調べることにより、CTC細胞がイメージングできていたこと、またクラスターCTCもイメージングされていたことを確認できた。これは、本研究の最初の原理検証実験結果として極めて重要な成果であると言える。