| Project/Area Number |
20K09065
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 55020:Digestive surgery-related
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| Research Institution | Showa University |
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Principal Investigator |
松田 和広 昭和大学, 医学部, 講師 (40529137)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
青木 武士 昭和大学, 医学部, 教授 (30317515)
村上 雅彦 昭和大学, 医学部, 特任教授 (70255727)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 腹腔鏡下肝切除 / 術中腫瘍診断 / 肝表層血管 / Narrow-band imaging / NBI / AI診断 |
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| Outline of Research at the Start |
腹腔鏡下肝切除術における新たな術中腫瘍診断法として、肝表面の微小血管構造を狭帯域光観察（Narrow band imaging;NBI)にて詳細に観察し、リアルタイムに術中診断を行う手法を考案した。NBIにて得られた肝表層血管走行の変化と肝腫瘍との関連性を評価し、新たな腫瘍診断法の確立を目的とする。さらには、異常血管構造のパターンを蓄積し人工知能(AI)に学習させることで、微小血管構造の変化による良悪性自動診断システムの実現を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまでの研究を継続し、腹腔鏡下肝切除を施行した症例を対象に、良性および悪性肝腫瘤の局在と肝表層の血管構造の変化について評価を行った。これまでの研究結果から、悪性腫瘍においては肝表層の微小血管に異常構造(1.Enlargement、2. Tortuosity、3.Heterogeneity)を認める一方で、良性腫瘍においては明らかな変化は認められないことを明らかにし、Narrow-band imaging(NBI)観察を用いることで白色光観察と比較しより明瞭に描出されることを確認した。
また、異常血管構造の発現は肝細胞癌でより強く認められることを明らかにし、腫瘍の質的診断に有用であることが示唆された。これらの先行研究の結果は学会および論文にて報告を行った。(Narrow-band Imaging Examination of Microvascular Architecture of Subcapsular Hepatic Tumors.Surg Res.2021 May;261:51- 57.)。現在症例をさらに蓄積中であるがこれまでの研究成果と同様の結果が得られている。今後、さらに症例の蓄積を行い整合性を高めると共に、最終目的であるAI診断システムの構築に向けて研究計画を進めていく予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
肝表層の微小血管構造の変化と、病理学的診断の整合性についてはこれまでの症例から証明されつつある。しかしながら、手術症例数が当初の予定より少なく、腫瘍診断システムを構築するためのデータ蓄積が遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年同様に症例データの蓄積作業を進める。当院単独では症例の蓄積が予定より遅れてしまう場合は、関連施設への研究協力を依頼し症例獲得に努める。また、開腹肝切除症例においても同様の評価が可能であれば症例数に加えてさらに解析を進める。AI診断システムの開発においては現状の想定しているシステム加えて、より少ない症例数で評価が行える手法がないかさらに検討を行う。
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