| Project/Area Number |
22K18222
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 90130:Medical systems-related
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| Research Institution | Japanese Foundation for Cancer Research |
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Principal Investigator |
小林 光助 公益財団法人がん研究会, 有明病院 肝・胆・膵外科, 医員 (10897276)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2024: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 大腸癌肝転移 / 肝切除 / 化学療法 / 機械学習 / 切除不能大腸癌肝転移 / Conversion手術 / CT / Deep learning |
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| Outline of Research at the Start |
大量のデータを使用してタスクを学習させたDeep learningは、医療の分野ではCTやMRI画像からの画像診断、カルテ情報から患者の行動・症状悪化予測、細胞・組織診断への応用が報告されている。
当院で得られた大腸癌肝転移の膨大な画像データを収集、解析し、複雑なconversion適応の肝臓外科医による判断を自動で行うモデルを構築する。これにより熟練した肝臓外科医と同レベルの切除適応判断が日本・世界の様々な病院で可能となり、進行大腸癌肝転移の治療成績向上に寄与するものと期待される。
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| Outline of Annual Research Achievements |
大腸癌肝転移は、切除不能大腸癌肝転移であっても、積極的な術前化学療法後の根治的切除(Conversion Surgery)は良好な成績を示している。しかし、Conversion Surgeryの適応判断は非常に複雑であり、未だに明文化・言語化ができておらず、熟練した肝臓外科医の経験に基づいた判断が必要である。本研究は、Deep learningを用い、この複雑なConversion Surgery適応を腫瘍認識・腫瘍の質的診断・腫瘍の位置情報、残肝ボリュームなどから、自動診断を行うモデルが構築することを目標とした。これにより、肝臓外科医と同レベルの切除適応判断が肝臓外科医不在の施設やチームでも可能となり、切除を企図した専門施設への紹介を最適のタイミングで行うことができるようになれば、進行大腸癌肝転移の治療成績向上に寄与するものと期待される。
当院での切除不能大腸癌肝転移のConversion Surgeryの予測モデルを作成し、その成績を英文雑誌Surgeryに報告した(Kobayashi K, Inoue Y, et al. Surgery. 2023;173(2):442-9.)。
予測モデルは、化学療法前の術前CTとRAS情報により、A-Cの三段階にConversion Surgeryとなる可能性を予測するものである。また、2023年シンポジウム 8にて「大腸癌肝転移に対する集学的アプローチ：治療の進化と普遍化」、2024年2月に開催されたHPB Surgery WEEK 2024 at Seoul Koreabのoral presentationで「Outcome of initially unresectable colorectal liver metastases: optimization of conversion surgery and outcome after recurrence.」 を発表した。
今後は自動診断モデルの構築として、現在、明文化・言語化できていない、複雑なconversion切除適応を、自動診断を行うモデルを構築することを目標する。
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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
基盤となる論文発表および学会発表を実施ている。
今後は自動診断モデルの構築として、現在、明文化・言語化できていない、複雑なconversion切除適応を、自動診断を行うモデルを構築することを目標する。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和6年度以降は、さらに以下の工程を検討している。
・当院で作成した予測モデルのvalidation研究を行い、モデルの精度を検証する。
・当施設だけではなく、他施設からの症例集積と共に自動診断モデルの構築を行う。
・サポート企業と連携し、自動診断モデルを作成する。
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