| Project/Area Number |
21K08880
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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 55040:Respiratory surgery-related
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| Research Institution | Dokkyo Medical University |
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Principal Investigator |
中島 崇裕 獨協医科大学, 医学部, 准教授 (20400913)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金田 篤志 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (10313024)
太田 昌幸 千葉大学, 大学院医学研究院, 助教 (40866612)
本橋 新一郎 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (60345022)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 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 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 超音波気管支鏡 / 非小細胞肺癌 / 画像解析 / バイオマーカー / 異常メチル化 / リンパ節転移 / CAD / 非小細胞肺がん / radiomics / deep learning / 肺癌 / プレシジョン診断 / 気管支鏡 |
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| Outline of Research at the Start |
分子標的治療薬や免疫チェックポイント阻害薬といった肺がん薬物療法の進歩は局所治療の効果を高め、たとえ遠隔転移を有する症例であっても、適切な症例選択のもとに積極的な局所治療を行う意義が見直され始めている。根治的肺がん治療の中核をなすのは依然として外科的切除であり、次世代の肺がん外科では、最適な治療法選択と組み合わせによる治療成績の向上が期待される。本研究では、国際的にも最高水準にある日本の呼吸器内視鏡診断技術を応用することにより、肺がん診療の最適化（プレシジョン化）を実臨床でも行えるようにすることであり、肺癌治療成績の向上のみならず、副作用の低減や総医療費の抑制が期待される。
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| Outline of Annual Research Achievements |
AI技術による高悪性度腫瘍予測システム開発では、肺末梢病変の診断に用いられるラジアル型超音波プローブで得られた画像について、良悪性予測を主とする解析を行った。69症例（悪性肺病変59例、良性肺病変10例）を対象に、検査中に撮影したビデオクリップから病変の超音波画像を抽出し、CADによる解析を試みた。CADによる最終的な診断率は、それぞれaccuracy 0.7、F1-Score 0.63、AUC 0.75、PPV 0.84、NPV 0.68、sensitivity 0.56、specificity 0.85であり、臨床使用の可能性が示唆された。
コンベックス走査式超音波気管支鏡ガイド下針生検（EBUS-TBNA）は、通常の針生検ではNGSによる遺伝子パネル検査に耐えうる量および質の検体を採取することが困難な症例もあり、あらたに設計されたフランシーン形状の穿刺針を用いた検体採取およびパネル検査に関する臨床研究を実施し、フランシーン形状穿刺針でのパネル検査成功率が高いことを確認した。
走査分子計数法によるリンパ節転移に関連するマイクロRNA検出では特定のmiRNA検出について、miRNAと結合した磁器ビーズの回収時間を、ロッド回収法（高速法）での回収を行うことで25分に短縮することが可能であり、従来法（所要時間75分）と比較してmiRNA検出量において相関する定量性能を有することを示した。
微小生検検体での分子マーカーによる術前予後不良肺がん診断法の開発においては、高悪性度組織亜型では高メチル化傾向を認め、またメチル化と無再発生存および全生存率に相関があることを示した。中間頻度および高頻度メチル化予測マーカーを抽出し、surrogate遺伝子のメチル化を調べることで、高メチル化群と予後の予測が可能であることを示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染症の流行により、肺がん検診受診者が減少し、肺がんを疑うもしくは肺がんと診断され受診する症例自体が減少した。それに加え、感染症流行のリスクがある検査を制限する必要が生じ、特に気管支鏡検査件数が減少した。
肺癌検体の採取保存にも感染症予防の観点から制限が生じた。このため、研究解析の中心を採取検体の解析から画像解析を中心とした解析検討にシフトする必要が生じた。
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| Strategy for Future Research Activity |
ラジアル型超音波プローブ画像におけるCAD解析の最適な解析モデルは確立していないため、ResNet-18、ResNet-34、DenseNet-121、DenseNet-169、MobileNet-V2、ShuffleNet-V2の各解析モデルで検討を行ったが、単一のモデルでの診断率は不十分であり、複数のCNNモデルの組み合わせが必要であると考えられた。また末梢病変の診断においては、どうしても良性肺病変の症例数が少なくなる傾向にあるためあらたに画像データベースを構築し、症例数を大幅に増やしたうえでの検証的解析を予定している。さらに解析を行う際にビデオクリップから静止画像を抽出する際のプロトコールを統一し、またラジアル画像（極座標系）を直交座標系に変換して解析することで、夜普遍的な画像解析が可能となるか検証を行っている。
さらに胸部CT画像を用いた高悪性度腫瘍予測システム開発に着手し、腫瘍径3cm以下の手術例を抽出し、胸部CT画像を用いた予後不良組織特徴であるSTAS（spread through the air spaces）の予測に関する検討を行うこととし、384症例を対象にデータ抽出（病理レビューを含む）を行うこととしている。
分子マーカーに関しては、得られたsurrogate markerについて免疫染色が可能なものについては免疫染色を行い、実臨床症例での実用性について検討を行う予定である。
微小生検検体の解析については、新たな生検針であるフランシーン形状生検針の特徴と有用性についてまとめ、論文発表を準備している。
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