鎌田真由美 医学研究科 准教授、荒木望嗣 同特定准教授、奥野恭史 同教授、安田浩之 庆应义塾大学 専任講師、浜本純子 同特任助教、池村辰之介 同助教、副島研造 同教授、土原一哉 国立がん研究センター先端医疗开発センター 分野長、小林進 同分野長、 後藤功一 同 東病院科長、松本慎吾 同医長、 河野隆志 同 研究所分野长らのグループは、尝颁-厂颁搁鲍惭-闯补辫补苍で构筑した日本最大のがん临床ゲノムデータを活用し、スーパーコンピュータ「京」を用いた予测システムにより、肺がんの遗伝子変异に対する薬剤有効性が高精度に予测可能なことを确认しました。
がんゲノム医疗の普及により、さまざまな遗伝子の変异が同定され、治疗薬（分子标的薬）の効果が予测されていますが、稀な遗伝子変异に対しては投薬効果の予测が难しく、薬剤を选ぶ上で大きな障害となっていました。
本研究グループでは、日本人の肺がんで最も多く変异の见られる贰骋贵搁遗伝子に注目し、约2,000例の肺がんの遗伝子変异を分析しました。その结果、稀な贰骋贵搁遗伝子変异をもつ肺がんに対して治疗効果の高い抗がん剤をスーパーコンピュータ「京」を用いて高精度に予测することができました。
超高速?高性能な计算机を用いた本システムを実用化することで、より多くの肺がん患者に迅速に、有効性が高い治疗薬を选ぶことが可能になると期待されています。また、他の多くの遗伝子にも适応を拡大することで、がんゲノム医疗の进歩に大きく贡献することが予想されます。
本研究成果は、2019年5月1日に、国際学術誌「Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）」のオンライン版に掲載されました。
図：実験データと予测データの相関図。実験で得た薬剤の効果と予测データの间に高い相関が认められた。
详しい研究内容について
书誌情报
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Shinnosuke Ikemura, Hiroyuki Yasuda, Shingo Matsumoto, Mayumi Kamada, Junko Hamamoto, Keita Masuzawa, Keigo Kobayashi, Tadashi Manabe, Daisuke Arai, Ichiro Nakachi, Ichiro Kawada, Kota Ishioka, Morio Nakamura, Ho Namkoong, Katsuhiko Naoki, Fumie Ono, Mitsugu Araki, Ryo Kanada, Biao Ma, Yuichiro Hayashi, Sachiyo Mimaki, Kiyotaka Yoh, Susumu S. Kobayashi, Takashi Kohno, Yasushi Okuno, Koichi Goto, Katsuya Tsuchihara, and Kenzo Soejima (2019). Molecular dynamics simulation-guided drug sensitivity prediction for lung cancer with rare EGFR mutations. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 116(20), 10025-10030.
