AIを用いた膵癌の化学療法の治療効果を予測するmiRNAモデルの開発

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本研究では膵癌の化学療法の効果を予測するmiRNAパネルを構築することを目的としている。現在までに膵癌62例およびhealthy donor10例の治療前血清からRNAを抽出し、Taqman RT-PCR法でmiR199を定量化したところ、有意に膵癌群でmiR199の発現が高いことがわかった(p<0.001)。診断能としてはAUC=0.83、Sensitivity 88.7%, Specificity 70.0%であった。ついで化学療法で治療された切除不能膵癌症例で検討したところ、miR199の高発現群で全生存期間が低発現群と比較して有意に短かった。次いで化学療法の効果予測が可能かCTのRECIST基準に基づいて、miR199の発現と治療効果について検討を行った。治療レジメン別でみるとgemcitabineレジメンを使用した膵癌症例22例で検討すると無増悪生存期間、全生存期間がともにmiR199高発現群で低発現群より有意に短かった。一方、5-FUを使用した膵癌症例ではmiR199の発現では全生存期間および無増悪生存期間に有意差は認めなかった。これらの結果からはmiR199はgemcitabineに関連した効果を予測できる可能性がある。今後は、診断能の向上目的に他のmiRNAでも同様の検討を行い、miRNAパネルを構築しvalidationコホートでそのパネルの妥当性について検討する予定である。