| Project/Area Number |
22K06975
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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 49020:Human pathology-related
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| Research Institution | Akita University |
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Principal Investigator |
寺田 かおり 秋田大学, 医学部附属病院, 講師 (60610748)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
九冨 五郎 札幌医科大学, 医学部, 講師 (10404625)
南谷 佳弘 秋田大学, 医学系研究科, 教授 (30239321)
枝園 忠彦 岡山大学, 大学病院, 教授 (30509451)
石飛 真人 三重大学, 医学部附属病院, 准教授 (40443535)
南條 博 秋田大学, 医学部附属病院, 准教授 (70250892)
近藤 直人 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 研究員 (90529166)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 病理診断 / AI / 乳癌 / 免疫染色 / 人工知能 |
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| Outline of Research at the Start |
乳癌は世界的にも女性が最も罹患し、本邦でも年間9万人超が罹患している。治療効果を得るには正確な診断による適切な治療方針決定が非常に重要となる。病理学的診断、特に免疫染色は、がんの確定診断、特徴を評価するためなどに用いられ、近年、分子標的薬や新規薬剤の有効性も報告され、より高精度の診断が必要となるため、限られた労働力で高精度かつ迅速な病理診断を可能とするＡＩ診断システムを開発中である。
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| Outline of Annual Research Achievements |
乳癌は世界的にも女性が最も罹患する悪性疾患であり、本邦では年間9万人超が罹患している。高い治療効果を得るために、正確な診断による適切な治療方針決定が非常に重要である。病理学的診断、特に免疫染色は、良悪性の鑑別、生物学的特徴を評価する遺伝子プロファイルの代替法として多用されている。近年、分子標的薬や免疫チェックポイント阻害剤の新規薬物療法で有効性が示されているが、高価なうえに治療の適応決定に複数の病理学的検査等が必要となり、結果がそろうまでに日数を要し、病理医の労働量も膨大となっている。このような問題を解決するため、独自に開発した電界撹拌技術を応用した迅速免疫染色技術を含む、免疫染色と人工知能(AI)の融合による病理診断システムの構築に取り組んできた。今回は、その乳癌に関する各種免疫染色のAI診断システムの実用化・事業化に結び付けるために、多施設共同研究により開発を進めることを目的とした。令和4年度）ER, PgR, Ki67のプレパラートを共同研究機関から集積し、各免疫染色項目につきAI診断システムを構築し、性能評価する。令和5年度）HER2プレパラートを共同研究機関から集積し、前向き検討する。令和6年度）AI診断システムでセンチネルリンパ節の転移診断の性能評価を行う。今回は令和5年度に該当する研究内容を遂行した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
各施設で研究実施計画を確認のうえ倫理審査申請を行い、データベースとして患者抽出、臨床データの集積を行った。途中、よりスムーズな研究遂行のために、病理プレパラート、デジタル化画像の収集スキームを変更するとともに同意取得・オプトアウトに係る倫理申請内容の変更を行った。プレパラートをスライドスキャナで取り込み、AIの教師データとして、各施設からのデータを収集し、現在より高い精度を目指したAI診断システムを構築中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在保持しているdata base基盤をもとに、各施設からの病理検体によるAI診断システムの精度を確立し、臨床データを整理して解析につなげる予定である。
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