東京医科大学医学総合研究所 落谷孝広教授、慶應義塾大学薬学部 松﨑潤太郎准教授らを中心とした、国立がん研究センター、国立長寿医療研究センター、東レ株式会社、株式会社Preferred Networksなどの共同研究グループは、がん患者の血清中に含まれるマイクロRNA（注1）の網羅的解析データから、「がんの種類」を高い精度で区別できることを世界に先駆けて実証しました。なお、本学からは落谷孝広教授の他、分子病理学分野の黒田雅彦主任教授が参加しました。

　本研究は、国立研究開発法人日本医療研究開発機構の次世代治療・診断実現のための創薬基盤技術開発事業の支援を受け、『体液中マイクロRNA測定技術基盤開発プロジェクト』（プロジェクトリーダー：落谷孝広教授）として国立がん研究センターを拠点に実施されたものです。国立がん研究センターバイオバンク、国立長寿医療センターバイオバンク等を活用し、膵がんや卵巣がんなどを含む13種類の固形がん9,921例と非がん対照5,643例、および各種良性疾患626例の血清マイクロRNAプロファイルを一斉に解析しました。

　全体の5分の4に相当するサンプル数で機械学習モデルにマイクロRNAデータを学習させ、残りの5分の1のデータによってがんの種類を予測したところ、診断予測精度は全ステージで0.88（95％信頼区間：0.87-0.90）、特に早期診断の意義が高いステージ0～IIに限っても精度0.90（95％信頼区間：0.88-0.91）と高い性能が得られました。なお、この性能は機械学習アルゴリズムによって大きなばらつきがあり、本研究で構築した機械学習アルゴリズムの優位性も明らかとなりました。

　近年、新たながん検診の戦略としてMCED（Multi-cancer Early Detection）検査（注2）への期待が高まっていますが、本研究成果より、血中マイクロRNA検査がそのひとつの戦略として有望であることが示されました。またこれを期に、本研究で得られたマイクロRNAデータと、解析に用いた機械学習コードをすべて公開しており、この研究領域のさらなる活性化を促進するためのリソースとしての活用が期待されます。

　本研究成果は、2022年11月25日（米国東部時間）に米国国立癌研究所（NCI）の学術誌『JNCI Cancer Spectrum』 オンライン版に掲載されました。

【ポイント】

• 世界で最も大規模なヒト血清マイクロRNAデータベースを公開
• 13種類のがん患者の血清マイクロRNAデータの機械学習によって、血液でがんの種類を予測できることを実証
• がんの種類を予測するために重要な複数のマイクロRNAを同定
• 重要なマイクロRNAが必ずしもがん細胞から分泌されるものではないことを示唆

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