Development of new preoperative therapy for esophageal cancer based on the dynamics of tumor-infiltrating lymphocytes

基于肿瘤浸润淋巴细胞动态的食管癌术前新疗法开发

基本信息

批准号：
22K08892
负责人：
押切太郎
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kobe University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究の目的は免疫チェックポイント阻害剤（Immune checkpoint inhibitor: ICI）併用による新規食道癌術前療法の開発を目指すものである。食道癌治療における術前化学療法(Neoadjuvant chemotherapy:NAC)後の治療成績の改善にはICI の併用が期待される。食道癌NAC 症例における腫瘍免疫微小環境(Tumor immune microenvironment: TIME) をICI の標的とされる組織定着型免疫記憶 (レジデントメモリー、tissue-resident memory) CD8＋T 細胞(CD8+TRM)の動態に着目して深層学習アルゴリズムを基盤としたイメージサイトメトリーを用いて組織学的解析する。さらにCD8+TRMの動態に関する組織の空間的RNA解析を行い、抗腫瘍免疫応答で重要な働きをなすCD8+TRM の誘導法を確立する。CD8+TRMに関連する空間的情報を取得することにより、治療に効果的な免疫細胞の空間的分布と機能性を明らかにする。深層学習アルゴリズムによる病理組織解析は、①多重免疫染色および形態認識による細胞の識別、②細胞の位置情報のデータ化が特徴であり、同一の組織切片からより多くの情報を迅速かつ客観的に取得することを可能にする。人間では実際に測定困難な細胞間距離の測定を組織評価のパラメータとして用いることにで、解析効率を取得情報を正確かつ再現性の高いものにする。

本研究的目的是开发一种使用免疫检查点抑制剂（ICI）治疗食管癌的新术前疗法。联合使用 ICI 有望改善食管癌新辅助化疗 (NAC) 后的治疗结果。我们通过关注组织驻留记忆（组织驻留记忆）CD8+ T 细胞（CD8+TRM）的动态来研究食管癌 NAC 病例中的肿瘤免疫微环境（TIME），这些细胞是 ICI 所针对的组织学分析。基于深度学习算法的图像细胞计数。此外，我们将进行有关CD8+TRM动力学的组织空间RNA分析，并建立诱导CD8+TRM的方法，CD8+TRM在抗肿瘤免疫反应中发挥着重要作用。通过获得与CD8+TRM相关的空间信息，我们将揭示对治疗有效的免疫细胞的空间分布和功能。使用深度学习算法的组织病理学分析的特点是（1）通过多重免疫染色和形态学识别进行细胞识别，以及（2）细胞位置信息的数字化，使得从同一组织切片中快速、客观地获取更多信息成为可能。到通过使用人类实际上难以测量的细胞间距离的测量作为组织评估的参数，我们提高了分析效率并获得了准确且高度可重复的信息。