Transporter-targeted drug development against urological cancers by utilizing liquid biopsy and AI

本研究は、がん特異的な必須アミノ酸トランスポーターであるLAT1阻害剤の泌尿器科がんへの作用に対する臨床試験実施を視野に、Liquid BiopsyとAIを活用した泌尿器科がん関連トランスポーターの網羅的探索と同定分子を標的とする創薬を行うことを目的としている。メインとする「Liquid Biopsyを活用した網羅的トランスポーター解析」に関しては研究分担者である東京医大の落谷教授の研究室に派遣されている研究協力者である院生の田村が、前年度に成功した治療抵抗性前立腺癌患者の血漿からExosomeから抽出したRNAにおけるLAT1発現同定に関し継続的な解析を実施した。「トランスポーター阻害薬適応患者選定のための網羅的分子マーカー同定」に関しては研究分担者の坂本が前年度に取得した患者予後予測因子となりうる網羅的な遺伝子変異候補探索の基盤データのブラッシュアップのために引き続き次世代シークエンサー（NGS）を用いたcfDNAの解析を継続している。今年度の大きな成果としては研究分担者である人工知能（AI）医学の川上教授の研究室との共同研究で研究協力者である齋藤心平が、ランダム サバイバル フォレスト (RSF) とサバイバル ツリーを使用する機械学習を使用して、前立腺がん患者340 人の診断時年齢、末梢血および尿検査から得られた縦断的データに基づいて、前立腺がん患者の新しい予後予測モデルを構築に成功したことが挙げられる。これにより次年度のさらなる研究の継続に繋がる成果が得られたと言える。

本研究は、がん特異的な必須アミノ酸トランスポーターであるLAT1阻害剤の泌尿器科がんへの作用に対する臨床試験実施を視野に、Liquid BiopsyとAIを活用した泌尿器科がん関連トランスポーターの網羅的探索と同定分子を標的とする創薬を行うことを目的としている。メインとする「Liquid Biopsyを活用した網羅的トランスポーター解析」に関しては研究分担者である東京医大の落谷教授の研究室に派遣されている研究協力者である院生の田村が、前年度に成功した治療抵抗性前立腺癌患者の血漿からExosomeから抽出したRNAにおけるLAT1発現同定に関し継続的な解析を実施した。「トランスポーター阻害薬適応患者選定のための網羅的分子マーカー同定」に関しては研究分担者の坂本が前年度に取得した患者予後予測因子となりうる網羅的な遺伝子変異候補探索の基盤データのブラッシュアップのために引き続き次世代シークエンサー（NGS）を用いたcfDNAの解析を継続している。今年度の大きな成果としては研究分担者である人工知能（AI）医学の川上教授の研究室との共同研究で研究協力者である齋藤心平が、ランダム サバイバル フォレスト (RSF) とサバイバル ツリーを使用する機械学習を使用して、前立腺がん患者340 人の診断時年齢、末梢血および尿検査から得られた縦断的データに基づいて、前立腺がん患者の新しい予後予測モデルを構築に成功したことが挙げられる。これにより次年度のさらなる研究の継続に繋がる成果が得られたと言える。