研究により、大腸がん患者が化学療法の恩恵を受けるかどうかを予測できるバイオマーカーが特定された

ステージIIまたはIIIの大腸がん患者の多くは、手術後に追加の化学療法、つまり補助化学療法を受けます。しかし、臨床試験では、この治療によってすべての患者の生存率が向上するわけではないことが示されています。ある研究 出版された 7月25日 セルレポート医学 ステージ II または III の大腸がん患者が補助化学療法の恩恵を受けるかどうかを予測する可能性のある 10 個の遺伝子バイオマーカーを特定し、検証します。

この研究の二次的な発見は、さらなる研究と応用につながる可能性がある。研究者らは、遺伝子シグネチャーが免疫療法が一部の患者に効果があるかどうかを予測できる可能性があることを発見した。これは、どの患者に効果があるかという明確なガイドラインがまだないため、重要である。 大腸がん 患者は免疫療法の恩恵を受ける可能性がある。

マイアミ大学ミラー医学部シルベスター総合がんセンターの研究者であるスティーブン・チェン博士が主導するこの研究は、将来的に患者と医師が個別の治療決定を下せるようになる可能性のあるさらなる研究の基礎を築くものである。

「精密腫瘍学について話すとき、それは個々の患者の情報、特に患者のバイオマーカーについて話すとき、医師が患者にとってどのような治療が最善であるかの臨床決定を下すのを導くことを意味します」とチェン氏は述べた。「理想的には、補助療法のみを適用したいのです。 化学療法 恩恵を受ける患者には、この治療法を使います。効果がない患者には、他の効果的な治療法を見つける必要があります。」

データサイエンティストとして、チェンは 機械学習 がん研究への人工知能の応用、主に大腸がんと乳がんに焦点を当てています。

科学者らはこれまでに、医師が患者の生存曲線を予測したり、がんの進行度を把握したりするのに役立つバイオマーカーを発見している。これらは有用だが、治療の指針にはならないとチェン氏は述べた。

そこで、ヴァンダービルト大学とメモリアル・スローン・ケタリングがんセンターの共同研究者らは、遺伝子シグネチャー（組み合わせた発現パターンがバイオマーカーとして機能できる特定の遺伝子セット）を見つけようと試みた。

大腸がん患者の腫瘍にはさまざまなゲノムプロファイルがあるため、研究チームは公開されている 6 つの情報源から遺伝子発現プロファイルを集約して 933 人の患者のデータセットを作成し、ステージ 2 および 3 の大腸がんに関する最大規模の遺伝子発現データセットの 1 つを作成しました。

チームのデータサイエンティストは細心の注意を払ってキュレーションを行い、 品質管理 化学療法への反応を予測するための正確な遺伝子シグネチャーを特定できるようにするためです。

また、彼らは遺伝子シグネチャが少数の遺伝子で実用的なものになることを望んでいました。彼らは機械学習を使用して、潜在的に関連性のある数千の遺伝子のネットワークを構築し、まずそれを 18 個の遺伝子ネットワークに、次に 10 個の遺伝子に絞り込みました。

10 個の遺伝子ネットワークが生物学的に関連性があると確信した後、研究者らは遺伝子シグネチャを分析してどの患者が補助化学療法の恩恵を受けるかを予測するモデルを構築しました。

次に、研究チームは遺伝子シグネチャーの正確さをテストしたいと考えました。このステップでは学際的なチームを結成することが非常に重要でした、とチェン氏は語りました。「外科医、腫瘍医、生物学者と緊密に協力することで、私たちの研究結果が確実で、臨床的に意義があり、効果的に実践に移せるようになります。」

チームのデータ科学者たちは、遺伝子シグネチャの予測力を、ランダムに選んだ5～15個の遺伝子ネットワークの数千の結果と比較することでテストした。患者が化学療法の恩恵を受けるかどうかを予測する能力は、劇的に向上した。

外科医と腫瘍専門医は、ステージ2および3の大腸がん患者109人から腫瘍組織のサンプルと、補助化学療法に対する患者の反応に関する情報を収集した。

これらのサンプルを使用したテストにより、モデルはさらに検証されました。 遺伝子シグネチャー 「利益が得られないと予測された患者よりも生存結果が著しく良好であった」と研究は明らかにした。

チェン氏は、チームのバイオマーカーがいつか患者を助けるために使われることを期待しているが、臨床的に使用されるまでにはまだいくつかのステップが必要だ。

「本当に臨床的に応用するには、前向きな研究を経る必要があります 臨床試験「つまり、患者を募集し、このバイオマーカーを適用して、本当に効果があるかどうかを調べるということです」と彼は語った。

この研究は、データサイエンスを現実世界の利益につなげるというチェン氏の目標に動機づけられたものである。

「私たちが発見するあらゆる研究結果が臨床上の判断を改善し、最終的にはがん患者の助けになることを願っています」と彼は語った。