Establishment of predictive biomarkers for pancreatic cancer in IPMN using blood metabolome analysis

点击翻译按钮获取中文摘要

膵癌の早期診断のために、膵癌発症高リスク状態を検出するバイオマーカーを構築することが求められている。これまでに研究代表者は、ガスクロマトグラフィ質量分析(GC/MS)を用いた血液メタボロミクスにより、膵癌と膵管内粘液性腫瘍(IPMN)の間の血中代謝物には強い相関があることを明らかにしてきた。IPMNは膵臓癌の明確なリスクファクターであるが、IPMNの膵癌発症機序は不明かつ多彩であるため、発症予測が非常に難しく、IPMNの長期サーベイランスには定まった見解がないという課題がある。本研究課題では、血液メタボローム解析を用いて、膵癌発症へと進行する高リスクのIPMNを検出する、膵癌予測バイオマーカーを確立する計画であり、令和4年度においては、主に解析対象の血液検体及び患者背景情報の収集及び、検体の操作手順を確立し、GC/MSの網羅的解析系を構築することを目標とした。まずは分析対象とする代謝物ライブラリを整備し、これらの分析条件を最適化した。その結果、約320化合物を対象に分析することを実現した。分析の信頼性を担保するためのクオリティコントロール法を導入し、内部標準物質を用いた内部標準法にてより確実な分析法を確立した。検体の採取方法については、採取時間や保管温度などの代謝物に影響を及ぼす要因を最適化し全例に標準手順化することで、採取条件による影響を最小限とすることができた。現在分析対象である、IPMN約100検体、IPMN由来浸潤癌及びIPMN併存膵癌約25検体、健常者約30検体の検体を採取し、患者情報からIPMNの悪性リスクを層別化を行った。順調に検体収集は進んでおり、現在training setを作成して、解析方法に関して検討している。