| Project/Area Number |
20K16375
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
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| Research Institution | International University of Health and Welfare |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 乳癌 / デジタルテクノロジー / 分子病理学 / 機械学習 / 人工知能 / 深層学習 / 乳がん / バイオマーカー / 薬物効果 / 病理 |
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| Outline of Research at the Start |
診断および治療技術の発展によって，乳がん患者さんの予後は大きく改善した．しかし，乳がん患者さんのうち約2割は適切な治療を受けても再発を起こしてしまう．そのため，今でも乳がんの薬物治療の効果を早めに予測する研究が進められている．人工知能を用いた医学的研究も急速なスピードで発展を遂げているが，乳がんにおける治療の効果を予測する人工知能システムは，未だ研究が不十分である．本研究の目的は，人工知能の深層学習機能を用いて，乳がんの病理学的診断データから薬物の治療効果を予測できる革新的なツールを開発することである．このことは，多様化する乳がんの治療の中で，新たな薬物選択方法の開発につながる．
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| Outline of Final Research Achievements |
Although recent developments in diagnosis and treatment in breast cancer have improved the prognosis of breast cancer, some types of breast cancer have a poor prognosis. Recently, innovative digital medical technologies using artificial intelligence and other technologies are developing. And many new medical research projects have been carried out in various medical research fields, applying digital technologies such as artificial intelligence. Based on this research grant, we are continuing discussions with many young researchers on how research on the diagnosis and treatment of breast cancer using these innovative digital technologies in order to further improve breast cancer treatment.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
医療現場における乳がんの診断・治療には、乳がんにおける分子生物学的特徴を理解することはもちろんのこと、選択された手法に関して、そのリスクやベネフィットを含めた臨床腫瘍学に関しての豊富な知識と経験が必要とされる。しかし、現実の問題としてそれを的確に行うことができる専門家は世界各国で未だ不足している状況である。われわれは、人工知能などのデジタル技術を用いた革新的医療技術の臨床的信頼性を検証し、乳癌診療におけるリソース不足を解消するための新しい医療ネットワークの構築を目指している。このことは偏在化した地域医療や発展途上国における医療の均てん化につながると考えている。
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