遺伝子情報に基づく消化器がん進展の臨床疫学的研究

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DNAアレイを用いた検索の結果、癌の浸潤、転移に関連する重要な分子であることを明らかにしたマトリライシンに関して、早期癌の診療における臨床応用を念頭に、さらに詳細な検討を加えた。早期大腸癌の中でもリンパ節転移の有無が、治療選択や予後に大きな影響を与える粘膜下層浸潤癌におけるリンパ節転移とマトリライシン発現の関連を検討し、多変量解析において、マトリライシン発現が最も信頼できるリンパ節転移のリスクファクターであることを明らかにした。上記の結果を踏まえ、実際の臨床応用のため、精度の高いリンパ節転移予測artificial neural network (ANN)モデルの確立を試みた。誤差逆伝播アルゴリズムを用い、マトリライシン発現を含む9つの入力素子と3つの中間素子、1つの出力素子からなる3層フィードフォワードネットワークを構築した。このモデルを多数例の大腸癌症例のデータによって適切に訓練・学習させ最適化した。ROC曲線解析では、ANNモデルはロジスティックモデルに比べ感度、特異度ともに優れていることを明らかにした。感受性分析からも、マトリライシンがANNモデルによるリンパ節転移予測に最も関与する重要なマーカーであることが示唆された。ANNモデルはロジスティックモデルに比べマトリライシン発現からみたリンパ節転移予測能が優れており、マトリライシンを用いたANNモデルにより粘膜下層浸潤大腸癌においては、癌の転移能に応じたオーダーメイド型医療が可能であることが示唆された。本モデルを応用し、食道癌など他の消化器癌のリンパ節転移や予後予測においても従来の研究成果を超える極めて有用な結果を得ており、遺伝子情報に基づく消化器癌の診療を可能にする大きな成果であると考えられる。現在、本解析モデルをDNAアレイの解析に応用し、新たな生体マーカーの検索に着手している。