エクソソーム中のmicroRNA解析によるIPMN良悪性診断マーカーの探索

通过外泌体中的 microRNA 分析寻找 IPMN 良性或恶性诊断标志物

基本信息

  • 批准号:
    18H06223
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.33万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2018-08-24 至 2020-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

IPMNは、画像による主膵管径や壁在結節の有無などの形態学的評価を主体とした良悪性診断が標準的に行われているが、ガイドラインに基づき当院で切除を行った68例の悪性診断精度は6 割程度であり、切除後に悪性ではなかった、またすでに予後不良な浸潤がんであったと判明することも少なくないのが現状である。本研究の目的は、IPMN患者の血漿および膵液中のエクソソーム(細胞外小胞)を、標準的な超遠心法に比較して、ハイスループット性、回収率、コストの面で優れたdisposableなカラムを用いた“Size exclusion chromatography(SEC)”による手法により分離、回収し、その中に含まれるmicroRNAの解析をqPCR により行い、悪性診断に有用なマーカーを同定することである。本年度は、まず血漿、膵液からSECによるエクソソームの抽出を行い、回収したエクソソームの質的、量的評価、つまり、透過型電子顕微鏡による存在、形態評価、Immuno-blottingによるCD63、CD9、TSG101、Calnexinの発現評価を中心に行った。以上から、これら検体からエクソソームを回収できることを確認した。さらに、これら検体からRNAの抽出を行い、Bioanalyser2100によりsmall RNAが回収できていることを確認した。当初、さらにCancerパネルを用いたqPCRによるmiRNAの解析を予定していたが、2例の症例に関して、miRNAの網羅的解析を行い、膵液中からもmiRNAを多数検出できることを確認した。来年度は新たな研究資金を確保できたため、さらに症例を増やして目的達成のためにすすめていく予定である。
IPMN has a standard diagnostic accuracy of 68 cases, and a standard diagnostic accuracy of 68 cases. The accuracy of 68 cases is based on the morphological evaluation of the diameter and wall of the main body in the presence or absence of nodules. The purpose of this study was to compare the standard ultra-centroids, micro-cellular properties, recovery rates, and surface properties of IPMN patients with plasma micro-RNA in Size exclusion chromatography (SEC). This year, we conducted the central research on the extraction of plasma and serum from SEC, qualitative and quantitative evaluation of plasma and serum, existence of transmission electron microscopy, morphological evaluation, Immuno-blotting of CD63, CD9, TSG101 and Calnexin. The above is a confirmation of the change in the system. In addition, the Bioanalyzer 2100 detects small RNA in the RNA extraction process. The analysis of miRNA in the first two cases of Cancer was confirmed by qPCR. New research funding for the coming year

项目成果

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    $ 1.33万
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