A Study on Predicting the Effectiveness of Cancer Immunotherapy

预测癌症免疫治疗有效性的研究

• 批准号: 22K07292
• 负责人: 菊地 順子
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K07292/
• 关键词: SWI/SNF複合体遺伝子; 免疫チェックポイント阻害薬; Tumor mutational burden; がん免疫療法; 効果予測

本研究は免疫チェックポイント阻害薬(ICI)の治療効果予測バイオマーカーとしてのSWI/SNF変異の意義についての検討を目的としている。まず、公共データベースを用いて、悪性黒色腫における29個の全SWI/SNF複合体遺伝子変異解析のICIの治療効果予測における有用性について検討を行なったところ、変異あり群はなし群と比して全生存期間延長の傾向を認めた。保険診療で行われる遺伝子パネル検査では29のSWI/SNF複合体遺伝子のなかで４つの遺伝子に関して遺伝子変異解析が行われている。この４つの遺伝子変異を対象として治療効果を比較すると、変異あり群はなし群と比して全生存期間延長の傾向を認めたが、統計学的優位性は示されなかった。SWI/SNF変異の意義を検討するためには、保険診療で検出可能な4遺伝子のみでは不足しているため、その他の25遺伝子についても解析に含めていく必要があることがわかった。また、デコンボルーション法用いてTCGA-SKCMデータベースの解析を行なった。腫瘍局所浸潤免疫細胞各サブタイプの比率はSWI/SNF複合体遺伝子変異の有無によって差を認めなかった。SWI/SNF複合体遺伝子変異は腫瘍浸潤免疫細胞比率とは独立した予後因子である可能性が示唆された。現在、ICIの効果予測バイオマーカーとして、Tumor mutational burden (TMB) が確立しているが、遺伝子パネル検査を行なった症例で、High症例、low症例を抽出し、全エクソンシークエンス、RNAシークエンスを検査を依頼中である。解析結果が返却されたら、TMB High, Low症例におけるSWI/SNF複合体遺伝子変異解析を実施する。

The purpose of this study is to investigate the significance of SWI/SNF variation in predicting the therapeutic effect of ICI. 29 SWI/SNF complexes were analyzed for the efficacy of ICI therapy. The usefulness of ICI in the evaluation of the efficacy of ICI therapy was evaluated. The diagnosis and treatment of SWI/SNF complex is based on genetic analysis. The difference between the four groups of patients and the treatment effect was statistically significant. SWI/SNF is different in meaning, diagnosis and treatment. It is possible to analyze the difference between SWI/SNF and SWI/SNF. It is necessary to analyze SWI/SNF. The analysis of TCGA-SKCM data sets is carried out by using TCGA-SKCM data sets. The ratio of SWI/SNF complex gene to immune cells infiltrated by tumor cells is different. SWI/SNF complex gene differentiation and tumor infiltration immune cell ratio At present, ICI's effect prediction model, Tumor Mutational Burden (TMB) is established, and the diagnosis of the disease, High disease, Low disease, Complete solution, RNA solution, etc. is investigated. Analysis results: SWI/SNF complex genetic diversity analysis was performed in cases with TMB High, Low.