Development of EBUS system that predicts the tumor content of lung cancer lesions in real time using AI

Research Project

Project/Area Number	21K08170
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 53030:Respiratory medicine-related
Research Institution	Hokkaido University
Principal Investigator	品川尚文北海道大学, 医学研究院, 客員教授 (20431372)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	畑中豊北海道大学, 大学病院, 特任准教授 (30589924)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000) Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2021: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Keywords	気管支腔内超音波断層法 / 腫瘍含有率 / AI / 原発性肺癌 / 気管支鏡
Outline of Research at the Start	肺癌診療では経気管支生検が行われることが多いが、NGSを行うための十分な検体量を採取することは容易ではない。特に、NGSの推奨要件にある生検検体の腫瘍含有割合が30%以上であることは、満たさないことも多い。原発巣からの生検は、気管支腔内超音波断層法(EBUS)を併用する方法が普及している。このEBUSの画像からリアルタイムに予想される腫瘍含有割合が分かれば、NGSの成功率上昇につながると考えられる。近年、普及しつつある人工知能(AI)を用いて、生検を行った部位のEBUS画像と生検組織の結果を深層学習に用いて、腫瘍含有割合をリアルタイムに評価できるEBUS画像解析ソフトの開発を行う。
Outline of Annual Research Achievements	【背景】肺がん診療において網羅的に遺伝子解析を行うことができる次世代シーケンサー（NGS）の重要性は年々高まっている。本邦で広く普及しているオンコマインDx Target TestマルチCDxシステムを用いた遺伝子解析には腫瘍細胞含有率30%以上の検体が推奨されているが、経気管支生検では腫瘍細胞含有率が低い検体しか採取できないことがある。【目的】ガイドシース併用気管支腔内超音波断層法下経気管支生検（EBUS-GS-TBB）検体の腫瘍細胞含有率と関連がある臨床因子を明らかにする。【方法】当院で2018年10月から2021年9月の期間にEBUS-GS-TBB 検体を用いてNGS解析を行なった50例を対象とし、腫瘍細胞含有率30%未満（低率群）と30%以上（高率群）の2群に分け、後方視的に検討した。【結果】低率群、高率群はそれぞれ13例、37例であった。低率群は高率群と比較して病変が肺門からの距離 “内側1/3” に存在している症例が多い傾向があった（46.2% vs 18.9%, p=.073）。EBUS所見については低率群では高率群と比較してAdjacent toであった症例（38.5% vs 8.1%, p=.021）や栗本分類Type ⅢBであった症例（76.9% vs 37.9%, p=.024）が有意に多かった。一方で生検回数、使用したガイドシースのサイズ、1.5mm鉗子以外のデバイス（1.9mm鉗子やクライオプローブ）使用の有無では含有率に差がなかった。【結語】EBUS-GS-TBB検体の腫瘍細胞含有率は病変位置やEBUS所見によって予測できる可能性がある。今後、AIを使ったEBUS画像の解析を開始する。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 4: Progress in research has been delayed. Reason AIソフトの開発には、予想以上に金銭と専門知識が必要で、専門知識、技術をもち、かつ低コストでサポートしてくれる協力者の確保に難渋した。昨年度内に協力者を確することはできたが、研究計画、システムの構築などに時間を要している。
Strategy for Future Research Activity	AIの部分については、北海道大学　情報科学研究院　情報理工学部門　複合情報工学分野山本雅人教授に協力いただくことになった。EBUS画像の動画記録装置の準備はできたのだが、研究計画書の調整、IRBの審査を待ってデータの解析を始めたい。