古屋大学大学院医学系研究科 研究科長 門松 健治 システム生物学分 松井佑 特任助教 島村徹 特任准教授 東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センタ 宮
悟教授 共 検体 進化構造 注 1 統計科学的 ア
ロ チ 推定 分類 手法 開発 肺 腎 い 進化原理
異 た 進化構造 再発 治療抵抗性 間 関連性 あ 明
た
一 正常 細胞 遺伝子変異 蓄積 進化 異常増殖 発
生 考え い 遺伝子変異 組 合わせ 患者 異 腫瘍間
均一性 た 患者一人 中 異 遺伝子変異 組 合わせ 持 サ ロ
ン 注 2 呼 細胞集団 存在 明 い 腫瘍内 均一
性
治療抵抗性 再発性 中 含 一部 抵抗性 示 サ ロ ン 一因 あ 少数 あ た抵抗性 サ ロ ン 薬剤投 いう環境
変化 適応 た 進化 増殖 抵抗性 獲得 考え い そ
た 治療背景 異 細胞 サ ロ ン進化 構造 う 異
理解 治療 い 要
本研究 一検体 複数 異 部位 遺伝子変異 次世代シ エンサ 注 3 用い 調べ 検体内 い サ ロ ン う 過程 進 化 た 推定 多数検体 得 サ ロ ン進化 違い 定 化
対象群 サ ロ ン進化 類似性 基 スタ ン 注 4 解析手法 開
発 た 各 治療背景 関連性 調べ サ ロ ン進化 治
療反応 関係性 調べ 実際 8 淡明細胞腎細胞 及び 11 非小細胞肺 本手法 解析 た結果 定 たサ 再発性 薬剤
感受性 特徴 持 い 明 た
後 個別化医療 い 個々 サ ロ ン進化構造 特性 基 く新 い治療法開発や治療戦略 け 基盤 期待 本研究成果 2017 5月15日付 国際科学誌 PLoS Computational Biology 電子版 掲載 た
治療抵抗性 関わ 進化 分類 解析手法 開発
―症例個々 進化 特性 応 た治療戦略 新た 治療法
確立 向け ―
治療抵抗性 関わ 進化 分類 解析手法 開発
―症例個々 進化 特性 応 た治療戦略 新た 治療法
確立 向け ―
ポイント
○ 進化構造 類似性 定量化 治療背景 異 細胞群 分類 手法 開 発
○肺 腎 解析 再発性 薬剤感 性 関連 た 進化構造 同定
○個別化医療 向け 個々 進化 特性 応 た治療戦略 基盤 期待
．背景
ゲノム変異 引 起 病気 患者 変異 組 合わせ 多様
た 患者一人 環境 適応 進化 た 考え 異 変異 組
合わせ 持 サブ ロ ン 呼 細胞集団 在 治療抵抗性 一因 い
．研究成果
治療背景 異 細胞 サブ ロ ン進化構造 推定 分類 統計的手法 開発 治療反応 関連 サブ ロ ン進化構造 同定 た
．今後 展開
個々 進化 考慮 た治療戦略 新た 治療法開発 基盤 期待
．用語 明
(1) 進化構造： 細胞集団 一部 薬剤投与 環境 変化 適応 た 新た 変異 獲得 増殖 いく過程
(2) サブ ロ ン：異 遺伝子変異 組 合わせ持 細胞集団 同一 患者
中 複数 サブ ロ ン 在 知 治療抵抗性 一因
あ 考え い
(3) 次世代シ エンサ ： 人 ゲノム 構成 30億 ATGC 文 列 一
度 大量 最新 機械
(4) スタ ン ：個体 集 互い 類似性 基 い ピン 分析手 法
．発表雑誌
Matsui Y, Niida A, Uchi R, Mimori K, Miyano S, Shimamura T (2017)
“phyC: Clustering cancer evolutionary trees”
PLoS Computational Biology(2017年5月15日 掲載) DOI: http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005509
English ver.
https://www.med.nagoya-u.ac.jp/medical_E/research/pdf/PLoS_20170516en.pdf
