AIによる前立腺癌病理情報に基づく遺伝子変異診断法の開発

• Project/Area Number: 22K09497
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56030:Urology-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 加藤 真史 名古屋大学, 医学系研究科, 准教授 (10362229)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山本 陽一朗 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (00573247) ; 都築 豊徳 愛知医科大学, 医学部, 教授 (70627645)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2023: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2022: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
• Keywords: 前立腺癌 / 遺伝子変異 / 病理診断 / 遺伝子変異診断 / AI / 病理

Outline of Research at the Start

前立腺癌の病理学的予後不良因子であるIDC-Pの存在は組織中のBRCA2変異と強く相関することが最近報告されていますが前立腺癌組織中の遺伝子変異と病理所見の関係の全貌は不明です。私達は先行研究では転移性前立腺癌の遺伝子変異データを蓄積しています。またHE標本から病理所見を網羅的に解析する発見的AI手法による新規バイオマーカー開発は研究分担者により既に実現されています。本研究では前立腺癌病理画像情報から組織中の遺伝子変異を予測する新たな特徴をAIにより自動解析し、HE標本からAIを用いた遺伝子変異診断法を確立することを目的としています。

Outline of Annual Research Achievements

先行研究「前立腺癌遺伝子変異を予測する新規病理学的スクリーニング法の開発」では病理学的予後不良因子であるIntraductal carcinoma of the prostate (IDC-P)と前立腺癌遺伝子変異との相関関係を検討する研究の解析を行っている。ここではmHSPC（ホルモン未治療転移性前立腺癌）の前立腺生検標本をNGS（次世代シークエンサー）として遺伝子パネル検査により108遺伝子についての変異解析を行いこれらはすでに検査が終了しそのデータを取得してる。現在は病理学的検討結果と遺伝子変異結果の内容について解析段階にある。この解析が終了しだい、計画修正を行い前立腺生検HE標本の予備評価さらに固定不良例では標本再作成を行いバーチャルスライド化の準備を行うが、これら未染標本は先行研究ですでに作製完了済の状態にありバーチャルスライド化の準備はほぼ整った状況にある。ここから遺伝子変異解析結果および生検HE標本を理化学研究所AIP (革新知能総合研究センター)に送りスーパーコンピューターRAIDENを用いたAIによる教師無し学習により、癌の病理学的特徴と遺伝子異常の関連づけを本年度開始する予定である。最終的には転移性前立腺癌のHE標本から得られる病理情報を元に、AIにより前立腺癌組織中の遺伝子変異が予測可能な病理学的因子を導き出すことを目的としている。本研究により病理情報による補助診断で遺伝子変異が予測可能となり治療選択に繋げるのみならず、無効な遺伝子検査を回避することが実現可能となる。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

先行研究の遺伝子パネル検査において、検体不良例における再検査に時間を要し遺伝子変異結果の取得に予定以上に時間を要した。現在すべての結果を得ており、解析が終了しだいまもなくAIによる解析研究へ移行できるため期間内での研究終了には十分な時間を有している。

Strategy for Future Research Activity

先行研究解析終了しだい、計画修正を行い、手元にある未染スライドを用いバーチャルスライド化の準備としてHE標本を作製。ここから遺伝子変異解析結果および生検HE標本を理化学研究所AIP (革新知能総合研究センター)に送りスーパーコンピューターRAIDENを用いたAIによる教師無し学習により、癌の病理学的特徴と遺伝子異常の関連づけを、本年度遂行する予定である。