口腔がんにおける免疫環境構築機構の解明

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これまで口腔がん組織における免疫細胞浸潤はがん組織のbulk RNAシークエンスデータを用いて、single sample gene set enrichment（ssGSEA）解析によって行われてきた。この手法では、既に報告されている各免疫細胞のマーカー遺伝子の発現値を基に浸潤度を計算する。しかし、マーカー遺伝子の選び方によって浸潤度計算の正確さが左右されるため、全ての免疫細胞の浸潤度が正確に計算されるとは限らない。このため、実際の口腔がん組織に浸潤している免疫細胞の遺伝子発現状態を反映する解析を行う必要がある。近年、がん組織の1細胞RNAシークエンスデータを事前情報として与えることによってbulk RNAシークエンスデータを簡便にdeconvolutionし、浸潤している各免疫細胞の割合を正確に算出する手法が報告された。またこの手法では、各免疫細胞の推定の遺伝子発現値も計算可能である。そこで、この手法を用いてTCGAが取得した514症例の口腔がんデータを用いてがん組織に浸潤する免疫細胞の割合を再検討した。その結果、これまでの検討と異なり、T細胞浸潤が患者予後と強く相関することが明らかとなった。このため、臨床応用の面からT細胞浸潤を規定する因子を同定することが重要と考えられ、本研究で用いる実験系を見直す必要があった。T細胞浸潤を詳細に検討するために、現在4NQO発がんモデルを作製している。このモデルは喫煙による発がんと類似しており、TP53遺伝子の変異を高頻度で引き起こす。我々の研究室では口腔がん症例において高頻度に変異を示すFAT1とCDKN2Aの変異マウスを保有しており、野生型に加え、これらのマウスの4NQOモデルも現在作製している。予備実験として4NQOで発生したがん組織に浸潤した免疫細胞をフローサイトメトリーで検討し、様々な免疫細胞が浸潤していることを確認した。