Abstractこれまで切除以外に治療法の選択肢がなかった膵癌においてもゲムシタビンが登場し、その後TS1など他の薬剤の有効性も示唆されている。今後膵癌においても個別化治療の導入が進むと考えられる。mutationやメチレーション、mRNA、蛋白レベルにおける解析により膵癌の治療予測因子の同定が進められてきた。代謝物の総体を測定し、統計解析を行う知識発見型メタボロミクスの一手法として、質量分析装置(MS)を用いたメタボリック・プロファイリング法が注目を集めている。バイオマーカー同定など)へとつながる。現状では代謝産物による治療予測を目的とした報告例はない。昨年度までに膵癌における治療抵抗性に関わる代謝産物を同定するため、複数のゲムシタビン抵抗性株(Suit-2、Capan-1)を樹立し、LCMS-IT-TOFを用いて、樹立した各種抵抗性株および親株の細胞内代謝物を測定した。おいて、親株と比較して発現変動を示す複数のMSピークが認められた。発現変動を示すMSピークの中から、両者の違いに対する寄与度の高いMSピークのアサインメントをデータベース照合ならびにMS/MS解析により行った。その結果、膵癌の治療抵抗性に関連する複数の代謝物が同定された。本研究によりメタボリック・プロファイリング法により治療抵抗性に関連する代謝物が複数同定され、これらの代謝産物が個別化治療のための指標になる可能性が示唆された。