乳がん転移の複雑性を探る:個別化治療の時代へ
Tokyo転移性乳癌の治療は、複雑で予測困難なため難しい課題です。国際的な研究者グループによる重要な研究が、転移性乳癌の生物学について新たな知見を提供しました。この研究は、さまざまな方法を用いて転移細胞の違いとその周囲との相互作用を調査するという点で独特です。
研究の重要な発見には以下の点が含まれています。
- 60人の患者からの67の生検サンプルを詳細に解析したトランスクリプトーム解析。
- 全細胞と核内のトランスクリプトームの比較研究。
- 先進的な手法を用いた15サンプルの空間発現プロファイリング。
- 患者個々の転移間で安定した発現プロファイルを発見。
研究者たちは、腫瘍内での細胞の位置と遺伝子活動を調べるために複数の方法を用いました。彼らは、遺伝子の活動ががんが広がった異なる場所や、同一患者の時間経過においても一貫していることを発見しました。この一貫性は、脳や肝臓、骨などの様々な臓器からのサンプルにおいても確認されました。しかし、研究では患者間での大きな違いも明らかになり、がんの性質が人によって異なることが示されました。これにより、治療は個別にカスタマイズされるべきだと示唆されています。
研究者たちは、SOX4遺伝子と免疫細胞の位置との関係を発見しました。この遺伝子を発現する腫瘍細胞は、一般的にT細胞やNK細胞などの免疫細胞から離れる傾向があります。これは、腫瘍が特定の場所で免疫システムを回避する方法を持っている可能性を示しており、そのためにこうした戦術を克服できる治療が求められています。
ある研究によると、特定の遺伝子発現パターンが臨床結果を予測できることがわかりました。幹細胞に似たパターンは生存率の悪化と関連があり、より侵攻的な腫瘍を特定するのに役立つ可能性が示唆されています。一方で、軟骨に似たパターンは珍しく治療が難しいタイプの乳がんと結びつけられ、転移性腫瘍における複雑な生物学的シグナルを浮き彫りにしています。
この研究は、転移性乳がんについての理解を深め、さらなる研究の基盤を築くものです。複雑な腫瘍の振る舞いを探るためには、多様な研究手法や組み合わせを用いる必要があることを示しています。この発見は、患者の分類をより正確にし、ターゲットを絞った治療法の開発に貢献する可能性があり、将来の転移性乳がんの管理を改善する助けとなるかもしれません。
この研究はこちらに掲載されています:
http://dx.doi.org/10.1038/s41591-024-03215-zおよびその公式引用 - 著者およびジャーナルを含む - は
Johanna Klughammer, Daniel L. Abravanel, Åsa Segerstolpe, Timothy R. Blosser, Yury Goltsev, Yi Cui, Daniel R. Goodwin, Anubhav Sinha, Orr Ashenberg, Michal Slyper, Sébastien Vigneau, Judit Jané‐Valbuena, Shahar Alon, Chiara Caraccio, Judy Chen, Ofir Cohen, Nicole Cullen, Laura K. DelloStritto, Danielle Dionne, Janet Files, Allison Frangieh, Karla Helvie, Melissa E. Hughes, Stephanie Inga, Abhay Kanodia, Ana Lako, Colin MacKichan, Simon Mages, Noa Moriel, Evan Murray, Sara Napolitano, Kyleen Nguyen, Mor Nitzan, Rebecca Ortiz, Miraj Patel, Kathleen L. Pfaff, Caroline B. M. Porter, Asaf Rotem, Sarah Strauss, Robert Strasser, Aaron R. Thorner, Madison Turner, Isaac Wakiro, Julia Waldman, Jingyi Wu, Jorge Gómez Tejeda Zañudo, Diane Zhang, Nancy U. Lin, Sara M. Tolaney, Eric P. Winer, Edward S. Boyden, Fei Chen, Garry P. Nolan, Scott J. Rodig, Xiaowei Zhuang, Orit Rozenblatt-Rosen, Bruce E. Johnson, Aviv Regev, Nikhil Wagle. A multi-modal single-cell and spatial expression map of metastatic breast cancer biopsies across clinicopathological features. Nature Medicine, 2024; DOI: 10.1038/s41591-024-03215-z今日 · 6:30
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