AIとがん研究 ── 肺がん ── 2026-10-23

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肺がんの治療・治験とAI

• 老化関連分泌表現型（SASP）関連遺伝子に基づく肺腺がんの機械学習予後シグネチャーと、腫瘍免疫微小環境との関連
  Machine learning–derived intracellular protein–based prognostic model reflecting a senescence-associated secretory phenotype-driven immunosuppressive microenvironment in lung adenocarcinoma
  PeerJ · 2026-10-21 · 証拠の段階: 後ろ向きの観察（公共マルチオミクスデータ・細胞株・臨床検体の解析）
  抄録（全訳）

  背景：肺腺がん（LUAD）を対象に、老化関連分泌表現型（SASP）関連遺伝子と腫瘍免疫微小環境（TIME）や臨床転帰との関連を調べた。併せて、リスク層別化と治療反応の探索的予測向けに予後シグネチャーを構築・評価した。

  方法：非負値行列因子分解（NMF）で分子サブタイプを分類した。予後に関わる中核的なSASP遺伝子の選択には、最小絶対縮小選択演算子（LASSO）、ランダムフォレスト、XGBoostを用いた。選択したSASP関連遺伝子の発現パターンは、マルチオミクスデータ、LUAD細胞株、臨床検体で調べた。

  結果：クラスター1は全生存期間（OS）が有意に短く、細胞老化経路の活性が強かった。クラスター1は、全生存期間（OS）が有意に短く、老化経路の活性が高く、計算で推定した免疫抑制・免疫排除の特徴を伴っていた。機械学習で選んだ5つの細胞内SASP制御因子は、ANGPTL4、CDKN2A、H2AX、MMP1、CCL20である。これらでSASPタンパク質制御因子スコア（SASP-PRS）を構築した。SASP-PRSが高い群では、細胞老化／SASP経路と細胞周期経路の活性化、抗腫瘍免疫シグネチャーの抑制が見られた。免疫チェックポイント分子とケモカインの発現プロファイルも特徴が異なっていた。SASP-PRSの高値は、病期の進行やOS不良と関連した。SASP-PRSが高いと、免疫療法への反応性は低く、エルロチニブへの感受性は低く、選定した化学療法薬への感受性は高いと予測された。SASP-PRSを組み込んだノモグラムは、解析した肺腺がんコホートで1年・3年・5年OSを予測する識別能と較正性を示した。 SASP関連遺伝子の発現パターンは、肺腺がんの分子サブタイプ、老化シグナル、計算で推定した免疫特徴、治療関連の転帰と関連することが示唆された。SASP-PRSはLUADの予後層別化バイオマーカー候補となる。ただし治療反応評価での有用性は探索的段階である。臨床応用可能性を確立し、SASP関連ネットワークとLUAD免疫微小環境を結ぶ機序を明らかにするには、前向き外部検証と機能研究が必要である。

  掲載誌の IF 相当：3.7（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-22 時点の値、2026-10-23 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Chang X, Jiang L, Zhang L, Ren T, Fan C, Li P. Machine learning–derived intracellular protein–based prognostic model reflecting a senescence-associated secretory phenotype-driven immunosuppressive microenvironment in lung adenocarcinoma. PeerJ. 2026 Oct 21;14:e21835. doi:10.7717/peerj.21835.
  確認の範囲：抄録のみ確認

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