理化学研究所 中川先生らとの共同研究がGastric Cancerに掲載されました。 Sasagawa S, Honma Y, Peng X, Maejima K, Nagaoka K, Kobayashi Y, Oosawa A, Johnson TA, Okawa Y, Liang H, Kakimi K, Yamada Y, Nakagawa H. Predicting chemotherapy responsiveness in gastric cancer through machine learning analysis of genome, immune, and neutrophil signatures. Gastric Cancer. 2024 Dec 2. doi: 10.1007/s10120-024-01569-4. PMID: 39621213. 本研究成果は、事前にがん化学療法の効果を予測するがん精密医療および、新しいがん免疫療法の開発に貢献すると期待されます。 今回、共同研究グループは、化学療法の開始前に採取した65例の進行胃がん組織の全ゲノムシークエンス解析およびRNAシークエンス解析を行い、化学療法の効果との関連性を調べました。その結果、がん細胞のコピー数異常や腫瘍内の好中球（TAN）などの特徴が化学療法の効果と関連することが分かりました。また、TANについてシングル細胞RNA解析も行い、腫瘍の成長や転移を抑制または促進する機能を持つ分画（構成成分）があることが分かりました。さらに、これら免疫ゲノム情報と臨床情報などの123項目の胃がんの特徴を用いて、機械学習によって化学療法の効果を予測するアルゴリズムを開発し、その高い予測精度を確認しました。 https://newscast.jp/news/4709596
