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Real-world based prognostic risk factors for oral cancer patients using AI

Research Project

Project/Area Number 21K17113
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

川村 晃平  大阪大学, 歯学部附属病院, 医員 (20880157)

Project Period (FY) 2021-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords口腔癌 / 頭頸部癌 / 予後予測 / 頸部リンパ節転移 / リアルワールドデータ / マルチモーダルデータ / AI / 口腔がん / リアルワールド / 頚部リンパ節転移 / 人工知能
Outline of Research at the Start

口腔がんの患者数は本邦においても近年増加傾向である。進行例では予後不良となることが多く、転移のリスクなど的確な予後評価を早期に行うことが可能になれば、生命予後や治療後のQOLの低下防止に寄与すると考えられる。本研究では、口腔がん診療によって蓄積された多種多様な時系列データ(病理画像・レントゲン画像・テキストデータ・数値データ)を人工知能(AI)を用いて解析することで、患者個人に即した予後評価を可能にし、各々のリスクに応じた治療提供が行える新たな口腔がん治療法の確立を目指す。

Outline of Annual Research Achievements

当研究では、多種多様なリアルワールドデータを用いて、口腔がん患者の予後予測モデルの構築を目的としている。
舌癌76例における免疫組織化学的染色(VEGF-C、VEGF-D、NRP1、NRP2、CCR7、SEMA3E)の染色レベルから、多層パーセプトロンネットワーク(MNN)を用いて頸部 リンパ節転移の予測モデルを開発し、視覚情報の定量化ヒストグラムと比較した。その結果、CCR7染色レベルとT分類が頸部リンパ節転移の有無に相関してい た。 MNNによる免疫染色標本の評価は頸部リンパ節転移の予測に有用である。
Kawamura, Kohei et al. “Prediction of cervical lymph node metastasis from immunostained specimens of tongue cancer using a multilayer perceptron neural network.” Cancer medicine vol. 12,5 (2023): 5312-5322. doi:10.1002/cam4.5343
この結果、AIを用いた単一モダリティに基づく予後予測の可能性を示したものである。さらにリアルワールドに基づいた、より包括的なマルチモーダルアプローチによる予後予測の精度向上を目指し、マルチモーダルAI解析モデルの構築を進めている。CCR7の染色強度に関するデータを報告したMNNモデルで、舌癌原発巣のHE染色画像データを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で学習し、さらに患者のT分類、DOI(浸潤深度)、年齢、性別などのデータをそれぞれ異なるパーセプトロンで学習する。これら異なるモダリティを学習したモデルから得られた特徴ベクトルを最終的に統合(late-fusion)することで、頸部リンパ節転移の有無を予測するマルチモーダル解析AIモデルを構築した。新規症例への適用において、このモデルは80%の予後予測精度を示し、第68回公益社団法人日本口腔外科学会総会・学術大会 (2023年11月11日)にて報告した。
今後精度向上のための課題は多く、新たなモダリティの追加・他施設共同研究を予定している。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

マルチモーダルデータ解析AIの構築まで完了しており、今後さらなるデータ収集・蓄積の枠組み作りに入る段階である。

Strategy for Future Research Activity

免疫染色・HE染色画像・T分類・DOI(浸潤深度)・年齢・性別に加えて、口腔内写真・CT/MRI画像・既往歴・症状自覚から受診までの期間・喫煙歴・飲酒歴・カルテ記載などのさらなるモダリティのデータ整理及び、AIモデルでの学習により精度評価を行う。さらに、他施設共同研究の枠組みを整備し、多施設から口腔がん患者のデータ収集を行い、さらにビックデータでのモデル学習を行うことで、単施設でのロバスト性・ドメインシフトの問題の解決を目指す。

Report

(3 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (10 results)

All 2024 2023 2022 2021

All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 3 results,  Open Access: 3 results) Presentation (6 results) (of which Invited: 1 results)

  • [Journal Article] Automated evaluation of masseter muscle volume: deep learning prognostic approach in oral cancer2024

    • Author(s)
      Sakamoto Katsuya、Hiraoka Shin-ichiro、Kawamura Kohei、Ruan Peiying、Uchida Shuji、Akiyama Ryo、Lee Chonho、Ide Kazuki、Tanaka Susumu
    • Journal Title

      BMC Cancer

      Volume: 24 Issue: 1 Pages: 128-128

    • DOI

      10.1186/s12885-024-11873-y

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Machine Learning Analysis of Gaze Data for Enhanced Precision in Diagnosing Oral Mucosal Diseases2023

    • Author(s)
      Uchida Shuji、Hiraoka Shin-ichiro、Kawamura Kohei、Sakamoto Katsuya、Akiyama Ryo、Tanaka Susumu
    • Journal Title

      Journal of Clinical Medicine

      Volume: 13 Issue: 1 Pages: 136-136

    • DOI

      10.3390/jcm13010136

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Prediction of cervical lymph node metastasis from immunostained specimens of tongue cancer using a multilayer perceptron neural network2022

    • Author(s)
      Kawamura Kohei、Lee Chonho、Yoshikawa Takashi、Hani Al‐Shareef、Usami Yu、Toyosawa Satoru、Tanaka Susumu、Hiraoka Shin‐Ichiro
    • Journal Title

      Cancer Medicine

      Volume: 12 Issue: 5 Pages: 5312-5322

    • DOI

      10.1002/cam4.5343

    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] 口腔がん領域における人工知能導入の可能性2021

    • Author(s)
      川村晃平 , 平岡慎一郎
    • Journal Title

      癌と化学療法

      Volume: 48 Pages: 894-899

    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] マルチモーダルデータ分析AIモデル を用いた舌がん頸部リンパ節転移予測2023

    • Author(s)
      川村晃平 , 平岡慎一郎 , 内田内田修爾 , 穐山凌 , 板倉裕 , 田中晋
    • Organizer
      第68回公益社団法人日本口腔外科学会総会・学術大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 視線データ解析による新規口腔がん診断アルゴリズムの研究2022

    • Author(s)
      内田修爾 , 平岡慎一郎 , 川村晃平 , 阪本勝也 , 田中晋
    • Organizer
      第46回日本頭頸部癌学会 2022年6月17日
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] Endocytoscopyによる新規口腔癌診断支援AIの開発2022

    • Author(s)
      穐山凌, 川村晃平, 李天鎬, 内田修爾, 阪本勝也, 田中晋, 平岡慎一郎
    • Organizer
      第46回日本頭頸部癌学会 2022年6月17日
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 超拡大内視鏡による細胞形態観察Dataを用いた新規口腔癌診断支援AIの研究2021

    • Author(s)
      川村晃平 , 平岡慎一郎 , 李天鎬 , 内田修爾 , 阪本勝也
    • Organizer
      第45回日本頭頸部癌学会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 機械学習を用いた口腔検診時の視線data解析による診断技術確立の試み2021

    • Author(s)
      内田修爾 , 平岡慎一郎 , 川村晃平 , 阪本勝也 , 田中晋
    • Organizer
      第66回公益社団法人 日本口腔外科学会総会・学術大会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 口腔顎顔面疾患診断と治療におけるAIの活用 口腔粘膜疾患診断におけるAI2021

    • Author(s)
      平岡 慎一郎 , 川村 晃平 , 李 天鎬 , 小林 義和 , 島田 泰如 , 吉田 遼司 , 住友 伸一郎 , 宮下 仁 , 川原 一郎 , 田中 晋 , 鵜澤 成一
    • Organizer
      第45回日本頭頸部癌学会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Invited

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2024-12-25  

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