肺癌病理診断におけるデジタルパソロジー技術及び人工知能の有用性の検討

• Project/Area Number: 19K16573
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 49020:Human pathology-related
• Research Institution: Shizuoka Cancer Center Research Institute
• Principal Investigator: 寺田 志洋 静岡県立静岡がんセンター(研究所), その他部局等, 研究員 (10712789)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2019)
• Budget Amount: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2019: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: デジタルパソロジー / 肺腺癌 / 予後因子 / 肺癌 / 病理 / 人工知能 / 予後予測 / ゲノム解析

Outline of Research at the Start

原発性肺癌の病理組織分類には、浸潤径の計測に加え、癌細胞の増殖様式による肺腺癌組織亜型の判定が必要である。その判定の煩雑さゆえに、診断者間の判定の差異が指摘されている。
本研究は、人工知能を活用し肺癌の病理組織学的情報を分析、処理することで、予後に関わる形態学的情報の客観的評価を可能にする診断支援システムの構築を目的とする。この定量化された病理組織学的情報に基づいた客観的な予後因子の評価により、精度の高い予後予測が可能となる。また、各腫瘍の定量化された病理診断による形態学的情報と、ゲノム解析による分子生物学的情報の関連性についても検討する。

Outline of Annual Research Achievements

原発性肺腺癌手術症例約500例のHE染色、EVG染色のプレパラートを作成し、それぞれのバーチャルスライドを作成した。
それぞれの患者ごとの臨床病理学的因子、生存期間などをまとめたデータベースを作成した。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

AIプラットフォームの納入までに時間を要した。
また、バーチャルスライドのAIプラットフォームへの入力に時間を要した。

Strategy for Future Research Activity

バーチャルスライドのAIプラットフォームへの入力を続ける。
各スライドの形態学的特徴を機械学習させ、それぞれの特徴を定量的に測定する。