人工知能で胃がんの化学療法の効果を予測 －免疫ゲノム情報を基にした精密医療に期待－

2024年12月16日
理化学研究所
国立国際医療研究センター
国立がん研究センター
近畿大学

概要

　理化学研究所（理研）生命医科学研究センターがんゲノム研究チームの笹川翔太研究員、中川英刀チームリーダー、国立国際医療研究センターの山田康秀研究医療部長、国立がん研究センター中央病院頭頸部・食道内科の本間義崇医長、近畿大学医学部免疫学教室の垣見和宏主任教授らの共同研究グループは、胃がん患者一人一人のゲノム変異およびRNA発現データから腫瘍内の免疫活動の特徴を解析し、人工知能（AI）[1]の一つの手法である機械学習[1]を用いて、それぞれの化学療法の効果を予測することに成功しました。
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[2]およびRNAシークエンス解析[2]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[3]や腫瘍内の好中球（TAN）[4]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[5]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。
　本研究は、科学雑誌『Gastric Cancer』オンライン版（12月2日付）に掲載されました。

免疫ゲノム情報とAIによる胃がん化学療法の効果予測

用語解説

[1] 人工知能（AI）、機械学習

人工知能とは、機械に人間と同様の知能を実現させようとする取り組みやその技術を指す。機械学習は人工知能に内包されるもので、機械（コンピュータ）が膨大なデータを学習し、データの背景にあるルールやパターンを発見する手法。今回は、ランダムフォレストというディシジョンツリー（決定木）に基づいたアルゴリズムを用いており、重複を許すランダムサンプリングによって多数のディシジョンツリーを作成し、各ツリーの予測結果の多数決を採ることで最終予測値を決定する。AIはArtificial Intelligenceの略。

[2] 全ゲノムシークエンス解析、RNAシークエンス解析

個人やがん細胞の全ゲノム情報を解読し、塩基配列の違いや変化を同定することを全ゲノムシークエンス解析という。がん細胞の場合は、がんのDNAと同一患者由来の正常DNAの全ゲノムシークエンス解析を行い、その差分を調べる。RNAも、cDNA（相補的DNA）に変換した後に、RNAのほぼ全長にわたってシークエンス解析ができ、このRNAシークエンス解析によって、遺伝子の発現の有無などを調べることができる。

[3] コピー数異常

正常な体細胞には同じ染色体が二つ（2コピー）あるが、がん細胞では、染色体が部分的にまたは染色体そのものが欠失したり、2コピー以上に増幅したりする。これをコピー数異常と呼ぶ。欠失した領域にはがん抑制遺伝子が、増幅した領域にはがん遺伝子が存在すると考えられている。コピー数異常のある領域の大きさや、コピー数異常の構造の特徴などの情報を組み合わせ、それをパターン化したものをコピー数シグニチャーという。DNAへのダメージやその修復機構の有無、細胞周期異常と関連する10～20個のコピー数シグニチャーが報告されている。

[4] 腫瘍内の好中球（TAN）

通常の好中球は、血液中を流れており、強い貪食（どんしょく）能力を持ち、病原体を貪食する。さらには顆粒やサイトカインの放出によって感染部位へ他の免疫細胞を動員し、免疫応答を促進する。好中球のうち腫瘍組織内で活動するものはTANと呼ばれ、腫瘍の成長や転移を助けることがある親腫瘍的なものと、逆に抗腫瘍効果を示すものの2種類に分類されることがある。親腫瘍的なものは、腫瘍の成長や転移を助ける分子（例えばプロテアーゼや血管新生因子）を分泌し、腫瘍細胞が周囲の組織に侵入するのを助け、また、免疫抑制的な環境を作り出すことで、他の免疫細胞が腫瘍を攻撃するのを防ぐ。抗腫瘍効果とは、逆に、TANが腫瘍細胞の増殖を抑制するサイトカインを放出し、他の免疫細胞と協力して腫瘍細胞の破壊を促進するものと考えられている。TANはTumor-Associated Neutrophilの略。

[5] シングル細胞RNA解析

単一の細胞をフローサイトメトリーやマイクロ流体デバイスを用いて単離し、個々の細胞のRNAを解析する技術。1細胞ごとに遺伝子発現を計測する方法であり、この技術は、細胞集団内での異なる遺伝子発現のプロファイルを解析することで、同じ組織内で異なる細胞の種類や状態を明らかにするために使われる。

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