超早期膵がんのような希少な患者生体データを大規模解析し、「多階層データ」を得るためには、多施設が共同し、生体試料リソースプラットフォームを構築することが必要です。
本テーマでは、これらのリソースの拡充を図るとともに、オルガノイドや遺伝子改変モデルマウスによって得られたデータと統合することで、膵がん発症プロセスにおいて介入可能なターゲット分子やネットワーク（分子及び細胞・組織・臓器ネットワーク）を同定し、社会実装する検出法・検査法を開発します。

数千以上に及ぶ多検体のゲノム解析により、膵がんにおけるドライバー遺伝子を同定するほか、患者由来オルガノイドにおけるDNA・RNA・蛋白質・代謝物などの多層的な解析を行うことにより、患者個人に最適な診断、治療戦略を提唱する技術の開発につながると考えられます。
また、イメージング技術により、経時的なデータを取得し、膵がんの初期のイベントを直接的に捉えることで、それを利用した非侵襲的な診断に繋がる可能性を有しており、本テーマでは、イメージング技術（センサーやプローブ）の開発と、その応用展開を進めます。

機能的多層構造を有する次世代型オルガノイド系の開発

微小環境ネットワークの擬似化オルガノイドとして、肝臓内の多帯域肝組織を再現したオルガノイド [3]、間質系に臓器特異的な血管ネットワーク、自然免疫系細胞ネットワークを補完した多細胞系オルガノイドをヒト多能性幹細胞から構築しました。このオルガノイド系を用いて核酸医薬や薬剤の有用性を高精度で評価しました。