Project/Area Number |
22KK0118
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Research Category |
Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (B))
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Medium-sized Section 50:Oncology and related fields
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Research Institution | Okayama University |
Principal Investigator |
谷岡 真樹 岡山大学, 医歯薬学域, 准教授 (60573045)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
遠西 大輔 岡山大学, 大学病院, 研究教授 (20825096)
枝園 忠彦 岡山大学, 大学病院, 教授 (30509451)
宮内 翔子 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40828555)
諸岡 健一 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (80323806)
柳井 広之 岡山大学, 大学病院, 教授 (90379735)
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Project Period (FY) |
2022-10-07 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥20,150,000 (Direct Cost: ¥15,500,000、Indirect Cost: ¥4,650,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2024: ¥15,080,000 (Direct Cost: ¥11,600,000、Indirect Cost: ¥3,480,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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Keywords | CDK4/6阻害薬 / 説明可能な深層学習 / 空間的遺伝子発現 / 乳癌 / GeoMx / CDK4/6阻害薬 |
Outline of Research at the Start |
CDK4/6阻害薬パルボシクリブを受けた300名の日本人乳癌病理標本に、Attention機構、Grad-CAM等を適用して、CDK4/6阻害薬感受性・抵抗性に関する“説明可能な”深層学習モデルを複数構築し、米国人300名の乳癌病理標本を用いて精度を検証する。そして最も高精度の感受性・抵抗性モデルが特定した腫瘍内または周囲環境部位1000か所についてGeoMxを用いた空間的遺伝子発現解析を行い、腫瘍内特定部位には変異・コピー数解析を追加する。遺伝子研究の大家であるノースカロライナ大学のPerouと共同で、新規のCDK4/6阻害薬感受性・抵抗性規定因子を同定する。
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Outline of Annual Research Achievements |
これまでに岡山大学病院・姫路赤十字病院・福山市民病院、広島市民病院、四国がんセンターのすべての病院において研究の倫理承認を得た。そして岡山大学病院・姫路赤十字病院において1次治療としてCDK4/6阻害薬パルボシクリブ・アベマシクリブを受けた約350名の奏効、無増悪生存期間を含む臨床情報を取得した。さらに178名の511ブロックについてはHE標本を新たに作成した、さらに約250サンプルについてER,Ki67, p16の免疫組織染色を追加した。すべての各標本のデジタル化を行った。 さらにAIモデルの開発を行っている。腫瘍を画像上でマーキングし、その224pixel四方の画像タイルを取り出す。病理画像の事前学習モデルを用いて、各タイルの特徴量を抽出し、さらにMultiple instance learningを行って、無増悪生存期間と相関する特徴部位を色分けして示す。既にVisiumを用いて12サンプルの遺伝子発現解析を終えている。このデータを用いて、AIモデルの確からしさを検討する。 進展はおおむね計画通りである。
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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
進展はおおむね計画通りである。
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Strategy for Future Research Activity |
確からしいAIモデルを得て、共同研究先であるUNCサンプルのHE画像を得る。そのうえでAIモデルの確からしさを検討し、Spatial transcriptomeを行う
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