国立がん研究センターらは2025年12月18日、がん遺伝子パネル検査のデータを使って、遺伝性腫瘍症候群の原因となる「生殖細胞系列バリアント（生まれつきの遺伝子の変化）」を高精度に予測する数理モデルおよびAIモデルを開発し、2025年11月にWebアプリケーションとして公開したことを発表した。 がん遺伝子パネル検査は、個々の患者さんに適した治療薬探索だけでなく、遺伝性腫瘍症候群の発見につながる可能性がある。しかしながら、日本で実施されている検査の約8割は「がん組織のみ」を解析する検査であり、検出された遺伝子バリアントが「生殖細胞系列バリアント」なのか、「がん細胞の中で後天的に生じた体細胞バリアント」なのかを正確に区別することが難しい。 そこで同研究では、国立がん研究センターがんゲノム情報管理センター（C-CAT）に登録された大規模ながん遺伝子パネル検査のデータ（がん組織と血液の両方を検査することで体細胞バリアントと生殖細胞系列バリアントの区別が可能な検査「NCCオンコパネル」の受検者データ）から日本人7,078例を解析した。 その結果、遺伝性腫瘍に関連する32の遺伝子の病的バリアントのうち、実際に生殖細胞系列バリアントであった割合は全体の約10%であった。この割合はがんの種類や遺伝子の種類によって大きく異なり、既存の欧州臨床腫瘍学会（ESMO）の規準では見逃しや過剰な検査推奨が生じる可能性があることが分かった。 （画像はリリースより） また同研究グループは、検体ごとのがん組織に含まれるがん細胞の割合を考慮した以下の2つの指標を開発した。 TAR（Tumor Allele Ratio）： 細胞内において、正常な遺伝子とバリアントを有する遺伝子の比率を反映した指標 rVAF（relative Variant Allele Frequency）： 腫瘍に含まれるがん細胞の割合を補正して、バリアントの本来の頻度を推定する指標 これらの指標は生殖細胞系列バリアントと体細胞バリアントの区別に有用であることが示唆された。 最後に、上記の指標および年齢・がん種・一般集団におけるバリアントの検出頻度などの情報を組み合わせ、日本人の患者さんに最適化された生殖細胞系列バリアントの予測モデル「U3-Nomogram」を構築。検証の結果、本モデルの生殖細胞系列バリアントの予測精度（ROC曲線のAUC：0.96-0.97）は、ESMO規準や国内の既存規準を有意に上回った。 同研究で開発した生殖細胞系列バリアントの予測モデルは、がん組織のみを使って行うがん遺伝子パネル検査に基づき、遺伝学的検査（確認検査）を推奨すべき患者さんを過不足なく評価できるだけでなく、適切な遺伝カウンセリングや予防的措置（リスク低減手術やサーベイランス）へとつなげるための参考情報として、臨床判断に貢献することが期待される。 同研究グループは、今後より多くの遺伝子や異なるパネル検査へ対応した予測モデルを開発し、がんゲノム医療の質の向上と個別化医療の発展に貢献していくとしている。 なお、研究成果は、米科学雑誌「Clinical Cancer Research」に2025年12月17日付で掲載されている。 参照元： 国立がん研究センター　研究トピックス