| Project/Area Number |
19K12848
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 90130:Medical systems-related
|
|---|
| Research Institution | Showa University |
|---|
Principal Investigator |
Aoki Takeshi 昭和大学, 医学部, 教授 (30317515)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
古泉 友丈 昭和大学, 医学部, 講師 (00384412)
田代 良彦 昭和大学, 医学部, 講師 (20636245)
村上 雅彦 昭和大学, 医学部, 特任教授 (70255727)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2022: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2021: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
|
|---|
| Keywords | 術中癌診断 / AI診断 / 共焦点レーザー内視鏡 / 光学超拡大内視鏡 / ガン自動診断解析システム / がん自動診断解析システム / 術中リアルタイムがん診断法 / がん診断自動解析システム |
|---|
| Outline of Research at the Start |
術前がん診断は医療技術の進歩により診断精度の向上を認める一方、手術前に良悪性の診断がつかない場合や手術中に切除断端診断を補助する場合は手術中の迅速病理診断が推奨され、この診断に基づき臓器切除範囲が決定される。この迅速病理診断は時間的制約や凍結処理の二次的変化による診断の困難性・切片の限定的検索範囲から，迅速診断の結果が最終病理診断と異なることがあり、根治性を保つ手術施行に克服すべき課題となる。本研究は、消化器がんにおいて細胞レベルでの観察が可能である共焦点レーザー内視鏡を用いた術中リアルタイムがん診断法を構築し、さらに細胞・ 組織形態情報を基盤としたがん自動診断解析システムの開発を目標とする。
|
| Outline of Final Research Achievements |
This study aimed to develop a real-time intraoperative cancer diagnosis method using confocal laser endoscopy (CLE) and optical magnifying endoscopy, which allows for cellular-level observation of gastrointestinal cancer. Furthermore, we attempted to develop an automatic cancer diagnosis and analysis system based on cell and tissue morphology information.In cases of biliary tract cancer, endoscopic images obtained by CLE were compared with histopathological diagnoses to confirm morphological similarities. Furthermore, in malignant lesions, significant abnormalities were observed in the mucosal structure, ductal structure, and nuclear properties, and it was confirmed that these could be evaluated by CLE.
In addition, a new automated diagnosis system using AI was constructed, which was able to diagnose benign or malignant lesions with a sensitivity of 100%, specificity of 93, and accuracy of 97.9%.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
わが国では病理医不足が深刻な状況であることは周知の事実である。病理医が存在しない施設においては、術中迅速病理診断ができないためにやむをえず広範囲の切除を行なうことを余儀なくされ、患者の術後 QOL を低下させる危険性がある。 病理医が常駐する施設でも、迅速病理診断を待つ必要があるため手術進行の妨げとなることから、執刀医にとっても負担となっている。さらに時として術中迅速病理診断は最終病理診断との乖離があることも課題となっている。本研究によるリアルタイムがん診断システムの構築により、上記課題を解決できる可能性が期待され、また外科手術の質を向上させ患者の予後向上に寄与できることが予想される。
|
