治療反応性や予後を予測する次世代診断法

腫瘍微小環境では、がん細胞、免疫細胞、線維芽細胞など多様な細胞によって構築され、細胞間、リガンド間、細胞内にかかわる様々なタンパク質間の複雑な相互作用によって腫瘍の動態が規定されている。近年、様々な免疫治療薬や分子標的薬の開発が進み、治療選択の幅が広がったものの、患者によって治療反応性が異なるため、治療薬が有効な症例とそうでない症例が存在する。多くの薬剤の中から治療反応性を一括で高精度に予測し、最適な治療法を選択することが理想的と考えられるが、そのような方法はほとんどない。また、タンパク質間相互作用は、従来、免疫沈降法を基本とした生化学的な手法によって解析されてきたが、多量の検体を必要とする手法であり、空間的に区分されたタンパク質間相互作用を解析することも困難であった。

このような背景の中、本研究者らは複数タンパク質間の相互作用を解析する手法（Interaction Between Molecules seq: IBMseq法）を開発した。本手法は、1分子ずつを識別するためのDNAバーコード を標識した抗体とPCR反応を区別するためのランダム配列を組み込んだ複数のプライマー(UEI)を用い、ハイドロゲルポリマー中でPCR を行う。プライマーはポリマーに結合されており、PCR産物では空間情報が保持された、DNAバーコードと各UEIからなるネットワーク構造が形成される。その後、次世代シークエンシングにより、各UEIと抗体分子間の結合数をカウントし、多因子間相互作用を解析することが可能となる。そのため、IBMseq法は細胞内外だけでなく、組織内における多因子間相互作用を定量的かつ空間的に解析する用途などが期待される。