| Project/Area Number |
22K07274
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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 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
Usui Kenji 新潟大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (70769413)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宗岡 悠介 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (00769391)
諸 和樹 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (10745566)
島田 能史 新潟大学, 医歯学系, 講師 (20706460)
梅津 哉 新潟大学, 医歯学総合病院, 准教授 (50251799)
市川 寛 新潟大学, 医歯学系, 助教 (50721875)
坂田 純 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (70447605)
加納 陽介 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (90745580)
須貝 美佳 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (10772030)
奥田 修二郎 新潟大学, 医歯学系, 教授 (00512310)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 胃癌 / HER2 / ERBB2 / trastuzumab / 人工知能 / Whole slide imaging / trastuzumab deruxtecan / 免疫組織化学 / がん遺伝子パネル検査 |
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| Outline of Research at the Start |
HER2タンパク質過剰発現（HER2陽性）を呈する胃癌に対する抗HER2療法の効果は高い。しかしHER2検査には煩雑な手技が必要である。加えて、腫瘍内不均一性が強いという胃癌の特徴がHER2診断をより複雑なものとしている。
人工知能（AI）の深層学習は画像認識、識別に威力を発揮するため、病理診断での応用が期待できる。
本研究では、不均一性の強い胃癌における病理組織画像の形態学的特徴から、HER2陽性胃癌と関連する遺伝子異常の発現を予測する人工知能を開発し、胃癌薬物療法発展にAI技術を応用するための科学的基盤を確立する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Given the high efficacy of anti-HER2 therapy in HER2-positive gastric cancer, the development of diagnostic technologies that enable accurate and efficient identification of HER2-positive cases is of critical importance. In this study, we are currently engaged in ongoing research aimed at establishing a scientific foundation for the development of artificial intelligence (AI) capable of distinguishing HER2-positive gastric cancer from histopathological images. Furthermore, we have demonstrated that the concordance rate between HER2 test results obtained via immunohistochemistry (IHC) or fluorescence in situ hybridization (FISH) and ERBB2 copy number alterations evaluated through comprehensive cancer gene panel testing is high. We also provided evidence that the therapeutic efficacy of anti-HER2 treatment is influenced by ERBB2 amplification and the presence of genetic aberrations in downstream signaling pathways, which we have published in a peer-reviewed scientific journal.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
HER2検査は、IHCやFISH法という煩雑な手技が必要であり、腫瘍内不均一性が強いという胃癌の特徴がHER2診断をより複雑なものとしている。HE画像からHER2陽性を同定するAIが開発できれば、癌のドライバー遺伝子異常が病理学的特徴に反映されていることの証明となる点で学術的意義があり、病理医の負担軽減に寄与するという点で社会的な意義もある。このような観点で現在もAI開発を進めている。また、癌遺伝子パネル検査はERBB2とその下流の遺伝子異常を評価できるため、抗HER2抗体薬の治療効果予測に有用であることを証明し、胃癌ゲノム医療の発展に寄与できる知見を得られた点で意義のある研究である。
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