転移学習を用いた唾液腺癌の組織学的悪性度の再分類の試み
Project/Area Number |
22K10210
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
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Research Institution | Japanese Foundation for Cancer Research |
Principal Investigator |
佐藤 由紀子 公益財団法人がん研究会, 有明病院 病理部, 副医長 (30365712)
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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 |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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Keywords | デジタル画像 / 唾液腺腫瘍 / 転移学習 / 悪性度分類 / FISH |
Outline of Research at the Start |
唾液腺癌の治療は融合遺伝子の発見により、術前の精度の高い診断に基づき、組織型ごとの治療戦略が異なってきている。組織学的悪性度の分類は不完全で、腺様嚢胞癌の場合には、充実型成分の割合で決まるが、客観性に乏しい。そこで、悪性度分類につきAIを用いて、予測するシステムを構築したいと考える。まず、教師あり学習で充実型のマップ図作成を行い、予後に必要な成分は充実型なのか確認したうえで、正確な割合を出す。次いで、教師なし学習で転移例を学習させ、新たな形態所見を見出す。今回は組織標本での予後予測システムを構築することを目標とする。細胞診検体の画像から今回形成する予後予測システムを利用できる方向を目指す。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、組織標本を用いて予後予測システムを構築することにある。これまでの唾液腺腫瘍における悪性度分類は主観的な形態認識に頼った分類となっており、本研究の主たる研究者の参加した腺様嚢胞癌の論文において、3名の病理医間で悪性度分類は一致しなかったという事実がある。腺様嚢胞癌の悪性度分類に用いられる要素の1つに充実性成分の比率がある。組織標本のデジタル画像で充実性成分の比率を決定することで客観性や再現性を持たせることが可能になると考えている。これらの検討の前準備のために、本年は撮影倍率や画質などの検討を実施した。現存する顕微鏡カメラ画質では不十分と判断して、改めて撮影する予定である。 融合遺伝子の種類と予後に関しては、腺様嚢胞癌におけるMYBの構造異常とMYBL1の構造異常、MYB全長過剰発現パターンの3群と形態の特徴を抽出する予定であるが、本年度の新規解析例を追加検討中である。これ以外に組織型に特異的な融合遺伝子を有する硝子明細胞癌に関しては、臨床医とともに予後の解析を実施し報告した。低悪性度群に入る腫瘍であるが、長期予後については不良であるという報告が出つつあり、予後を分ける組織学的特徴について抽出を試みる予定である。現在、本研究に関する内容は臨床的な予後の発表のみであるが、組織学的な検討を追加して行っていく予定である。また、細胞診画像と組織画像との関連付けを行うことで、細胞診検体の画像から今回形成する予後予測システムを利用できる方向を目指す予定である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
組織標本のデジタル画像の解析は一般的にWhole slide imagingを基本として進んでいるが、取り込みの機器のピント調整が難しい場合がある(全自動という簡便さと引き換えに調節が不能である)。分割した画像のピントを合わせ使えるパッチ数を増やすために、個々に顕微鏡カメラで撮影する検討を行ってきた。現存のカメラでは画質が若干劣るため、画像撮影をストップしている。新しく顕微鏡カメラとして4Kカメラを導入し、改めて検討を再開する予定である。
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Strategy for Future Research Activity |
当病理部にはデジタル病理画像での報告を実施している実績をもつ研究者がおり、協力が得られる状況にある。これまでに先行して実施している研究に倣って、今後の方針について助言をもらい実施する予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(5 results)
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[Presentation] 融合遺伝子を検出したhyalinizing clear cell carcinoma(hccc)10症例の臨床的検討2022
Author(s)
森田琢磨、佐藤由紀子, 福島啓文, 三谷浩樹, 佐々木徹 , 新橋渉 , 瀬戸陽 , 小泉雄 , 神山亮介 , 市川千恭 , 鳥居淳一 , 垣内晃人 , 檜原浩介
Organizer
第46回日本頭頸部癌学会
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[Presentation] 子宮頸部細胞診の精度向上を目的とした3D画像を基盤としたAI支援システムの開発2022
Author(s)
杉山裕子, 藤山淳三, 池畑浩一, 伊藤崇彦, 新田尚, 杉村武昭 , 山崎奈緒子, 山田麻里沙, 石井脩平, 高松学 , 佐藤由紀子, 千葉知宏, 阿部仁, , 河内洋 金尾祐之
Organizer
第63回日本臨床細胞学会
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