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2026-03-10 08:00:00
研究者らは、遺伝子発現を分析することによってがんの広がりと転移の形成を予測するインテリジェントなアルゴリズムを開発しました。
体の他の器官へのがんの広がり（転移）は、がんによる死亡の主な原因の 1 つです。研究者たちは、なぜ一部の腫瘍は局所にとどまり、他の腫瘍は浸潤性になるのかを理解しようと長い間取り組んできました。新しい研究では、腫瘍細胞内で特定の遺伝子がどのように活性化されるかを分析することで、がんが転移するリスクを予測できることが示されました。
遺伝子発現の複雑なパターンを分析できる人工知能システムは、腫瘍が体内に広がる可能性を推定できるという。 研究 ジュネーブ大学 (UNIGE) の研究者によって実施され、雑誌に掲載されました セルレポート。
このモデルは結腸腫瘍の細胞の分析に基づいて開発されており、いくつかの種類の癌における転移リスクの評価に貢献する可能性があります。
転移は、結腸がん、乳がん、肺がんなど、多くの種類のがんの主な死因です。現在、最も早期に検出できる転移の兆候は、血液系またはリンパ系における循環腫瘍細胞の出現です。これらの細胞が特定されるまでに、拡散のプロセスはすでに始まっている可能性があります。
研究者らは原発腫瘍の発生に関与する多数の遺伝子変異を特定しているが、一部のがん細胞が元の腫瘍から離れ、他のがん細胞が所定の位置に留まる理由を説明する単一の遺伝子変化は発見されていない。
浸潤挙動を示すヒト結腸がん細胞のグループ。細胞核は黄色でマークされ、細胞体は赤色でマークされます。浸潤細胞の指のような突起が右上領域に見られます。クレジット: Ariel Ruiz と Altaba、UNIGE。
この現象を研究するために、UNIGE チームは結腸がんの細胞を分析しました。
研究者らは腫瘍細胞を単離、クローン化、培養し、実験室と実験用マウスモデルの両方でこれらのクローンの挙動を評価した。分析では、生物学的フィルターを通って移動し、転移を生成する細胞の能力を調べました。
研究チームは合計で、2つの原発性結腸腫瘍に由来する約30個のクローン細胞の数百個の遺伝子の活性を測定した。この分析により、細胞の遊走能力と強く相関する遺伝子発現の明らかな変動が特定されました。
この結果は、転移のリスクは単一細胞分析では決定できないことを示唆しています。著者らによれば、このリスクは、同じ腫瘍内の関連するがん細胞のグループ間の集団的相互作用に依存します。
これらの遺伝子発現パターンに基づいて、研究者らは Mangrove Gene Signatures (MangroveGS) と呼ばれる人工知能モデルを開発しました。このシステムは、数十、さらには数百の遺伝的特徴 (細胞内の活性遺伝子の組み合わせ) を使用して予測を行います。
著者らによれば、多数の遺伝的特徴を使用することにより、患者間または分析された腫瘍間の生物学的差異によるモデルの影響が少なくなるという。
トレーニング後、このシステムは、既存の予測ツールの性能を上回るほぼ 80% の精度で結腸がんの転移と再発の発生を推定することに成功しました。
この分析では、結腸がんで特定された遺伝的特徴が、胃がん、肺がん、乳がんなどの他の種類のがんにおける転移の可能性の推定にも寄与する可能性があることも示されました。
臨床的な観点から見ると、MangroveGS はがん患者の評価に使用されるツールになる可能性があります。
分析には腫瘍サンプルが必要で、そこから細胞を検査し、遺伝子活性を反映する分子であるRNAの配列を決定して分析することになる。
その後、システムは腫瘍が転移を起こす可能性を示すスコアを計算し、その結果は匿名化されたデータを処理する安全なポータルを通じて医師や患者に送信される可能性があります。
この研究の著者らは、この情報が低リスク患者の過剰な治療を回避し、副作用や不必要なコストを削減するだけでなく、高リスク患者の監視と治療を強化するのに役立つ可能性があると考えている。
また、この方法は臨床研究の参加者の選択に貢献し、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ることができます。
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