| Project/Area Number |
22K09355
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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 56020:Orthopedics-related
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
那須 義久 岡山大学, 大学病院, 助教 (30756101)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中原 龍一 岡山大学, 大学病院, 助教 (30509477)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 病理AI / 関節リウマチ / AI |
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| Outline of Research at the Start |
関節リウマチにおける滑膜病理組織検査に人工知能（AI）を活用することで実用的な病理診断方法を開発することを目的とする。関節リウマチおよび変形性関節症に対する関節外科手術の際に採取した関節滑膜の組織病理画像をラベリングし、グラフニューラルネットワークを用いて学習を行うことで、局所的・大域的組織所見によるAI診断・重症度判定の精度を検討する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
50サンプルの関節リウマチ滑膜と30サンプルの変形性関節症の滑膜からWSI（Whole slide imaging）取り込み装置で画像データを取得し、独自作成したラベリン グシステムで滑膜領域のラベリングを行った。計画書通りにグラフニューラルネットワークを用いた解析を進めている。採取方法や部位によるサンプルの不均一性があり，今後は前向きに収集したサンプルを用いた検討により解析の精度を上げる計画である．また，サンプル採取方法による診断への影響ものちに検討対象 とする予定である． 尚，2022年には大規模言語モデルに代表される巨大なAIシステムを用いたAI開発が注目されるようになり、画像AI研究にも言語AIの技術が応用されるようになった。さらにAI画像研究が診断からAIに数値化された数値の利用に変わりつつある。病理画像領域でもその現象が進み、Indica Labsをはじめとした数値化可能な病理AIシステムが欧米で利用されている。そこで近年発 展が著しい病理AIシステム（Indica Labs）の数値化システムを応用することで関節リウマチと変形性関節症の鑑別につなげることができるかの予備的実験を開始している。具体的には，滑膜組織の"関節リウマチらしさ"を定量化する手法を探っている．これまでに滑膜内の細胞分布に注目した解析を行ってきたが，WSI により得られる粗大構造および細胞種類の区別も含めた解析を行うまでには至っておおらず，種々のラベリング方法を検討することで最適な解析方法を探索して いる．
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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
以下について概ね計画通り実施できたため．
① データの収集及び継続的なデータ収集システムの構築
② グラフニューラルネットワークを用いた大域的解析の予備的実験
③ 新しい挑戦として病理AIシステムを利用した数値化とAIによって数値化された情報による分類の検討
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| Strategy for Future Research Activity |
予定通りグラフニューラルネットワークを用いた大域的解析の有用性を検討するが、同時に病理AIシステムを利用したAI数値化の有用性も検討する
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