The CCL14 Antibody Market is expected to grow from 500 USD Million in 2025 to 1,500 USD Million by 2035. The CCL14 Antibody Market CAGR (growth rate) is expected to be around 10.6% | Wiseguy Reports

"The Path to Precision in Acute Kidney Injury" published on 06 Jun 2025 by American Society of Nephrology.

"The Path to Precision in Acute Kidney Injury" published on 06 Jun 2025 by American Society of Nephrology.

🎗️ 犬猫 腫瘍ニュース — 2026.07.03 犬猫の腫瘍・がん関連ニュース＆論文 計5件　※本日は腫瘍関連の新着ネタが少なめのため、一部にやや古い情報を含みます 🎗️ 腫瘍・がん関連ニュース — 2026.07.03 本日 5件 1. 🧬 研究・科学 タフツ大、犬のびまん性大細胞型B細胞リンパ腫で「血液の免疫シグネチャー」から治療反応を予測―CD1E・CCL14が鍵 📅 2026.03.25 米タフツ大学カミングス獣医学部とUMassチャン医科大学の研究チームが、犬のびまん性大細胞型B細胞リンパ腫（DLBCL）の臨床試験で採取した血液サンプルを解析し、治療反応を予測する免疫関連遺伝子シグネチャーを同定した（Scientific Reports誌）。試験ではイヌ用抗体＋低用量ドキソルビシンに3種類の免疫療法のいずれかを組み合わせ、腫瘍組織ではなく血中を循環する免疫細胞の遺伝子活性を「リキッドバイオプシー」的に評価。CD1EとCCL14の活性が長期生存と関連する一方、インターフェロン刺激遺伝子は予後不良（早期再発・生存期間短縮）と一貫して関連した。さらに治療開始1週間後のTBHD・NPNT・ISG20の活性上昇が予後不良を予測し、これを検出する簡易検査も開発された。 従来の抗体＋4剤併用の標準治療は約3割で無効で、強い抗がん剤による心毒性は高齢個体にとって大きなリスクとなる。血液検査で治療早期に「反応が乏しい個体」を見分けられれば、より毒性の低い新しい治療への切り替えを早期に判断でき、犬・ヒト双方のリンパ腫医療の個別化につながる。愛犬がリンパ腫治療中の飼い主は、治療反応のモニタリング法が今後高度化していく可能性を知っておくとよい。 📖 Scientific Reports, 2026 🔗 🧬 研究・科学 2. 🧬 研究・科学 犬の血管肉腫バイオマーカーを網羅レビュー―51研究を統合、診断・予後・治療標的の候補を提示（VCO 2026） 📅 2026.06.20 ベルギー・ゲント大学などのVercammenらが、犬の血管肉腫（HSA）に関するバイオマーカー研究を系統的にレビューし、学術誌Veterinary and Comparative Oncologyに発表した。PubMedとEmbaseを対象に1996〜2024年の文献をPRISMA準拠で網羅検索し、条件を満たす51研究を抽出、方法論的品質を評価。タンパク質・分子・血液学的なバイオマーカー候補を有望度で整理し、臨床的意義を検討した。ヒトの血管肉腫研究との比較腫瘍学的アプローチにより、新規診断ツールと分子標的治療の開発基盤を提示している。 血管肉腫は急速な増殖・早期転移・従来治療への抵抗性を示し、多くの犬が診断から半年以内に亡くなる予後不良ながんである。手術＋ドキソルビシンが標準だが決定打を欠く現状で、信頼できるバイオマーカーの確立は早期診断と治療標的の発見に直結する。ゴールデン・レトリーバーなど好発犬種を飼う人は、脾臓破裂などの急性症状（急な虚脱・腹部膨満）に注意し、健康診断での早期発見の重要性を意識したい。 📖 Veterinary and Comparative Oncology, 2026 🔗 🧬 研究・科学 3. 🏥 医療・疾病・予防 ペン獣医大、世界初「拡張現実（AR）＋赤外線ガイド」による犬の脳腫瘍手術に成功―VisARで腫瘍を立体ナビ 📅 2025.12.16 米ペンシルベニア大獣医学部（Penn Vet）とペン医学部が連携し、脳腫瘍（グリオーマ疑い）を持つ小型テリア「Geddy Lee」に対し、拡張現実ナビゲーションシステム「VisAR」（Novarad社製）を用いた犬の脳外科手術を世界で初めて成功させた。手術前日にがん細胞に集積し近赤外光で光る色素を注射、当日は改良型経前頭開頭でVisARが術前MRIからホログラムを生成して腫瘍へのアクセスを立体ガイド。さらに赤外線カメラと術中超音波を組み合わせた「3つのツール」で境界が不明瞭なグリオーマの摘出精度を高めた。約5時間の手術は成功し、術後の全ゲノム解析も実施。3月の再評価で腫瘍再発の画像所見はなく、生検の結果グリオーマではないことも判明した。

🎗️ 犬猫 腫瘍ニュース — 2026.05.02 犬猫の腫瘍・がん関連ニュース＆論文 全8件 🎗️ 腫瘍・がん関連ニュース — 2026.05.02 本日 8件 1. 🧬 研究・科学 Tufts大が再びリンパ腫の「液体生検」へ前進——血液中のISG20・TBHD・NPNT遺伝子発現が治療1週後の予後を予測 📅 2026.03.25 Tufts大学カミングス獣医学部とUMass Chan医学部の共同研究グループが、犬の びまん性大細胞型B細胞リンパ腫（DLBCL）の臨床試験データを再解析し、血液中の免疫細胞の遺伝子活性が治療反応を予測できることを示した。腫瘍組織ではなく循環免疫細胞の遺伝子発現を解析した点が新しい。インターフェロン関連遺伝子は一貫して予後不良と関連し、特に**TBHD・NPNT・ISG20**の3遺伝子は治療開始から1週後の発現で短期生存・早期再発を高い精度で予測した。 研究チームは「犬で得たデータを応用し、人のリンパ腫患者にも翻訳可能な診断・治療コンビネーションを開発したい」と表明。Tufts同グループが先に発表したCD1E・CCL14シグネチャ（長期生存予測）と相補的に、こちらは「悪い経過を早期に拾う」役割を担う。実装が進めば、化学療法の効果判定を従来の画像診断や臨床所見よりも早く下せるようになり、無効な治療を続けるリスクが減る。リンパ腫と診断された愛犬の主治医に、こうしたバイオマーカー研究の動向を尋ねてみる価値がある。 🔗 🏷️ 研究・科学 2. 🏥 医療・がん治療 Jaguar Health「Canalevia-CA1（クロフェレマー）」、化学療法誘発下痢への有効性で統計的有意——FDA本承認に向けデータ提出へ 📅 2026.04.29 Jaguar Health社は4月29日、犬の化学療法誘発性下痢（CID）に対する経口薬「Canalevia-CA1（一般名：crofelemer）」の有効性試験で統計的有意な結果を得たと発表した。試験では、CIDが出現したタイミングで1日2回投与した群の犬は、3日後に平均便スコアが「正常」域に戻ることが確認された。飼い主の40%が「CIDが完全に解消した」と報告したのに対し、対症療法のみのコントロール群では12.5%にとどまった。 クロフェレマーは腸管の塩素イオン分泌を選択的に抑制し、腸管運動を遅らせずに過剰な水分喪失だけを抑える、独自機序の止瀉薬。Canalevia-CA1は2021年にCID治療薬として米FDAから「条件付き承認」を受けた初の経口薬で、2026年12月には条件付き承認の最後の5年目を迎える。今回の有効性データを基に、年内にも「本承認（フル承認）」申請が出される見込み。化学療法を受ける犬のQOLとアドヒアランス（治療継続率）を上げる支援療法は、抗がん治療の「土台」だ。日本でも輸入販売の動きが出てくる可能性があり、腫瘍内科医が注視すべき分野である。 🔗 🏷️ 医療・がん治療 3. 🏥 医療・がん治療 Flint Animal Cancer Center（コロラド州立大）、新型放射線治療装置「Varian Edge」を稼働——犬猫がんの精密放射線治療をアップグレード 📅 2026.04.20 コロラド州立大学のFlint Animal Cancer Center（FACC）は4月20日、新世代の直線加速器「Varian Edge」を本格稼働させた。Edgeはサブミリ単位の精密照射と高精細画像誘導（IGRT）を組み合わせた放射線治療プラットフォームで、人医療では脳神経外科や肺がんSBRT（定位放射線治療）で広く使われている。FACCはこれを動物腫瘍学に持ち込み、骨肉腫・脳腫瘍・頭頸部腫瘍など、これまで照射が難しかった部位での治療精度向上、副作用軽減、放射線併用免疫療法の研究を加速する方針。 FACCは「比較腫瘍学（comparative oncology）のハブ」を自認しており、犬猫の自然発症がんで得られた臨床データが人のがん治療開発に逆フィードバックされる仕組みを整えている。今回のEdge導入は、放射線×免疫チェックポイント阻害薬・放射線×殺細胞性化学療法・放射線×標的薬という新しい併用プロトコル開発の基盤になる。日本国内でも、複数の獣医大学・専門病院がリニアックや陽子線治療を導入しており、放射線療法が選択肢に入る腫瘍では二次施設への紹介を検討する価値がある。 🔗

Background: Persistent sepsis-associated acute kidney injury (SA-AKI) shows poor clinical outcomes and remains a therapeutic challenge for clinicians. Early identification and prediction of persistent SA-AKI are crucial. Objective: The aim of this #Study was to develop and validate an interpretable machine learning (ML) model that predicts persistent SA-AKI and to compare its diagnostic performance with that of C-C motif chemokine ligand 14 (CCL14) in a prospective cohort. Methods: The #Study used 4 retrospective cohorts and 1 prospective cohort for model derivation and validation. The derivation cohort used the MIMIC-IV database, which was randomly split into 2 parts (80% for model construction and 20% for internal validation). External validation was conducted using subsets of the MIMIC-III dataset and e-ICU dataset, and retrospective cohorts from the intensive care unit (ICU) of Northern Jiangsu People’s #Hospital. Prospective data from the same ICU were used for validation and comparison with urinary CCL14 biomarker measurements. Acute kidney injury (AKI) was defined based on serum creatinine and urine output, using the Kidney #Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) criteria. Routine clinical data within the first 24 hours of ICU admission were collected, and 8 ML algorithms were used to construct the prediction model. Multiple evaluation metrics, including area under the receiver operating characteristic curve (AUC), were used to compare predictive performance. Feature importance was ranked using Shapley Additive Explanations (SHAP), and the final model was explained accordingly. In addition, the model was developed into a #Web-based application using the Streamlit framework to facilitate its clinical application. Results: A total of 46,097 ##Patients with sepsis from multiple cohorts were enrolled for analysis. Among 17,928 ##Patients with sepsis in the derivation cohort, 8081 ##Patients (45.1%) showed progression to persistent SA-AKI. Among the 8 ML models, the gradient boosting machine (GBM) model demonstrated superior discriminative ability. Following feature importance ranking, a final interpretable GBM model comprising 12 features (AKI stage, ΔCreatinine, urine output, furosemide dose, BMI, Sequential Organ Failure Assessment score, kidney replacement therapy, mechanical ventilation, lactate, blood urea nitrogen, prothrombin time, and age) was established. The final model accurately predicted the occurrence of persistent SA-AKI in both internal (AUC=0.870) and external validation cohorts (MIMIC-III subset: AUC=0.891; e-ICU dataset: AUC=0.932; Northern Jiangsu People’s #Hospital retrospective cohort: AUC=0.983). In the prospective cohort, the GBM model outperformed urinary CCL14 in predicting persistent SA-AKI (GBM AUC=0.852 vs CCL14 AUC=0.821). The model has been transformed into an #Online clinical tool to facilitate its application in clinical settings. Conclusions: The interpretable GBM model was shown to successfully and accurately predict the occurrence of persistent SA-AKI, demonstrating good predictive ability in both internal and external validation cohorts. Furthermore, the model was demonstrated to outperform the biomarker CCL14 in prospective cohort validation.

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