In silico解析を活用したEGFRシグナル非依存的な肺がん幹細胞の新規治療標的の探索

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肺がんは日本で最も死亡数が多いがんである。肺がんに対しては従来の殺細胞性抗がん剤の他、分子標的薬などが用いられているが、依然として再発や転移が治療上の課題となっている。その原因として、近年「がん幹細胞」の存在が指摘されている。がん幹細胞は既存の薬物治療や放射線治療に対して抵抗性を持つため、根治にはがん幹細胞の除去が極めて重要であるが、肺がん幹細胞の幹細胞性制御機構はほとんど明らかとなっていない。また、日本人の肺腺がん患者の半数以上で、がん化の原因としてEGFR遺伝子の変異が認められる一方、約3割の患者では原因遺伝子の特性が不明である。そこで本研究では、EGFR遺伝子に変異を持たない非小細胞性肺がんに着目し、バイオインフォマティクスを駆使して1細胞レベルでの詳細な解析を行い、EGFRシグナル非依存的な肺がん幹細胞の幹細胞性を制御する新規因子を同定することを目指す。本年度ではバイオインフォマティクス解析を中心に実施した。まず、公共データベースに存在する非小細胞性肺がん患者の腫瘍組織を用いたシングルセルRNAシークエンスデータから、EGFR遺伝子変異を持たない患者の細胞を抽出した。続いて、幹細胞マーカーの発現等を手がかりにがん幹細胞と（分化した）がん細胞とに分け、幹細胞で発現が上昇していた遺伝子を探索した。これらの遺伝子の機能を抑制することによる副作用を防ぐ観点から、正常細胞でも発現が高い遺伝子を除外した結果、約1,000の遺伝子が選ばれた。また、肺がん幹細胞と正常幹細胞でマイクロアレイ解析を行っている全く別のデータを再解析し、先程ピックアップした遺伝子と比較した結果、共通する遺伝子が数十存在しており、これらが新規治療標的となりうる可能性がある。