一部の腫瘍は広がるのに、他の腫瘍は局所に留まるのはなぜですか?科学者たちはがん細胞の転移能力を制御するものはまだ完全には理解していませんが、この疑問に答えることは患者ケアを改善するために不可欠です。ジュネーブ大学 (UNIGE) の研究者らは、結腸がんの細胞を研究し、腫瘍が転移する可能性があるかどうかに影響を与える重要な要因を特定しました。彼らはまた、そのリスクを推定するために使用できる特定の遺伝子発現パターンも明らかにしました。
これらの発見に基づいて、チームはこれらの遺伝シグナルを複数の種類の癌にわたる信頼性の高い予測に変換する人工知能ツール (MangroveGS) を開発しました。この研究は、 セルレポートより個別化された治療につながり、新たな治療標的の発見に役立つ可能性があります。
歪んだ発達過程としてのがん
「がんの起源は『無秩序な細胞』に起因することが多い」と、この研究を主導したUNIGE医学部遺伝医学・発生学科のアリエル・ルイス・イ・アルタバ教授は説明する。 「しかし、がんはむしろ、歪んだ発生形態として理解されるべきです。」遺伝的およびエピジェネティックな変化により、通常は初期発生後にオフになる生物学的プログラムが再活性化され、最終的には腫瘍形成が促進される可能性があります。
がんはランダムではなく、構造化された生物学的規則に従っているように見えます。 「したがって、課題は、その論理と形態を理解する鍵を見つけることです。そして転移の場合、体の他の場所に別の腫瘍を作り出すために腫瘍から分離する細胞の特徴を特定することです。」
転移性がん細胞の追跡
転移は、特に結腸がん、乳がん、肺がんのほとんどのがんによる死亡の原因です。血液やリンパ系を循環しているがん細胞が検出されるまでに、多くの場合、病気はすでに広がり始めています。科学者は腫瘍形成につながる変異の多くを理解していますが、単一の遺伝的変化では、一部の細胞が離れて移動し、他の細胞が所定の位置に留まる理由を説明することはできません。
「難しいのは、細胞が生き続けるために必要な機能を観察しながら、細胞の完全な分子同一性を決定すること、つまり細胞を破壊する分析を行うことができることです」とルイス・イ・アルタバ教授は説明する。これを克服するために、研究者らは研究室で腫瘍細胞を単離、クローン化し、増殖させました。 「これらのクローンは、実際の生物学的フィルターを通って移動し、転移を生成する能力を観察するために、インビトロおよびマウスモデルで評価されました」とArwen Conodは付け加えた。
がんの蔓延に関連する遺伝子特徴
AI ツールが転移リスクを予測
研究者らはこれらの遺伝子シグネチャを人工知能システムに統合しました。 「『Mangrove Gene Signatures (MangroveGS)』と呼ばれる私たちのツールの大きな目新しさは、数十、さらには数百の遺伝子署名を活用していることです。これにより、個人差に対する耐性が特に高まります」と、Aravind Srinivasan 氏は説明します。
トレーニング後、モデルは転移と結腸がんの再発をほぼ 80% の精度で予測でき、既存の手法を上回りました。結腸がんに由来する同じ遺伝子シグネチャは、胃がん、肺がん、乳がんなどの他のがんの転移リスクの予測にも役立つことが証明されました。
より個別化されたがん治療を目指して
MangroveGS は、病院で収集された腫瘍サンプルを直接処理できます。細胞が分析され、その RNA が配列決定され、転移リスク スコアが迅速に生成され、暗号化されたプラットフォームを通じて医師や患者と安全に共有されます。
「この情報により、低リスク患者の過剰治療が防止され、それによって副作用や不必要なコストが制限されると同時に、高リスク患者の監視と治療が強化されます」とアリエル・ルイス・イ・アルタバ氏は言う。 「また、臨床試験の参加者の選択を最適化し、必要なボランティアの数を減らし、研究の統計的検出力を高め、最も必要とする患者に治療効果を提供する可能性も提供します。」
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#新しい #ツールは驚くべき精度でがんの広がりを予測します
2026-03-21 11:44:00