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Development of new preoperative therapy for esophageal cancer based on the dynamics of tumor-infiltrating lymphocytes

基于肿瘤浸润淋巴细胞动态的食管癌术前新疗法开发

基本信息

批准号：
22K08892
负责人：
押切太郎
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kobe 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

项目摘要

本研究の目的は免疫チェックポイント阻害剤（Immune checkpoint inhibitor: ICI）併用による新規食道癌術前療法の開発を目指すものである。食道癌治療における術前化学療法(Neoadjuvant chemotherapy:NAC)後の治療成績の改善にはICI の併用が期待される。食道癌NAC 症例における腫瘍免疫微小環境(Tumor immune microenvironment: TIME) をICI の標的とされる組織定着型免疫記憶 (レジデントメモリー、tissue-resident memory) CD8＋T 細胞(CD8+TRM)の動態に着目して深層学習アルゴリズムを基盤としたイメージサイトメトリーを用いて組織学的解析する。さらにCD8+TRMの動態に関する組織の空間的RNA解析を行い、抗腫瘍免疫応答で重要な働きをなすCD8+TRM の誘導法を確立する。CD8+TRMに関連する空間的情報を取得することにより、治療に効果的な免疫細胞の空間的分布と機能性を明らかにする。深層学習アルゴリズムによる病理組織解析は、①多重免疫染色および形態認識による細胞の識別、②細胞の位置情報のデータ化が特徴であり、同一の組織切片からより多くの情報を迅速かつ客観的に取得することを可能にする。人間では実際に測定困難な細胞間距離の測定を組織評価のパラメータとして用いることにで、解析効率を取得情報を正確かつ再現性の高いものにする。

The purpose of this study is to provide guidance for the development of new preoperative therapies for esophageal cancer using Immune checkpoint inhibitor (ICI). The improvement of treatment results after preoperative chemotherapy (NAC) for esophageal cancer is expected to be accompanied by ICI. Tumor immune microenvironment (TIME) targets ICI and tissue-resident memory in esophageal cancer NAC cases. Dynamic expression of CD8 +T cells (CD8 +TRM) in deep learning and histological analysis. RNA analysis of tissues related to the dynamics of CD8 +TRM was performed, and the induction of CD8 +TRM was established. CD8 +TRM spatial information acquisition, treatment, spatial distribution of immune cells, functional information Deep learning includes pathological tissue analysis,(1) multiple immunostaining and morphological recognition,(2) cell location information and characterization, and rapid acquisition of multiple information from the same tissue section. In human beings, it is difficult to measure the distance between cells, to evaluate the accuracy of the information, and to obtain high reproducibility.