An observational study to predict renal cancer diversity and tumor microenvironment from tumor biopsy and CT using artificial intelligence

• Project/Area Number: 23K08727
• 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: Aichi Medical University
• Principal Investigator: 佐々 直人 愛知医科大学, 医学部, 教授 (50437026)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 亀谷 由隆 名城大学, 情報工学部, 准教授 (60361789) ; 梶川 圭史 愛知医科大学, 医学部, 助教 (70620045) ; 小林 郁生 愛知医科大学, 医学部, 助教 (80620046) ; 都築 豊徳 愛知医科大学, 医学部, 教授 (70627645) ; 村松 知昭 愛知医科大学, 医学部, 助教 (80898263)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2023: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 腎癌 / AI / 腫瘍微小環境 / 免疫療法 / 医工連携 / 腫瘍免疫 / 画像検出

Outline of Research at the Start

2023-24年度；バイオバンクに保管される腎癌患者50名＋今後の腎摘除術の50例（腎腫瘍生検を行う）の合計100例を解析対象とするように症例数を確保する。
2023-25年度；AIを用いたCT画像情報の腫瘍内分布解析を行う。CT画像の部位別に、AIによる画像認識および深層学習を行い、病理組織との照合を行う。
2025年；度摘出標本のマッピングと画像解析技術の融合を行う（病理標本とバイオバンクに保存した腫瘍部位とを照合)免疫染色を行う。スライドスキャナーを使用し、情報をデジタル化する。 学会報告、英文論文での発表を行い、研究結果を公表する。

Outline of Annual Research Achievements

臨床検体を扱うため、当院での倫理審査および共同研究者機関での倫理審査にて承認を得た。
症例のサンプルを抽出し、研究の手法および今後の進め方を検討した。共同研究者とも密に議論し、免疫学的な染色手法及び画像との照らし合わせの課題と問題点を抽出した。多くの課題があがり、この解決に議論を重ねている。
また、臨床検体の適切な保存を継続し、研究目標の到達に向けて、環境の整備と合わせて取り組んでいる。画像的検索方法については、共同研究者においてもその精度を高めるべく検討し、国内の学会等での発表も行っている。世界的にもAIを使用した多くの研究が報告され、少し研究手法のアレンジが必要な部分も出てきており、この方面でも検討を重なている段階である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

世界的にもAIを使用した多くの研究が報告され、似通った部分での研究も見受けられる。少し研究手法のアレンジが必要な部分も出てきており、この方面でも検討を重なている段階であるため。

Strategy for Future Research Activity

まずは、適切な評価手法を確立することが必要である。症例の蓄積は順調に進んでおり、研究の速度に見通しを付けたい。免疫染色の手法を検討し、他者の研究と重複しないようにリサーチをしながら進めたい。

Research Products

• [Journal Article] Creation of synthetic contrast-enhanced computed tomography images using deep neural networks to screen for renal cell carcinoma (2023)
  • Author(s): Sassa N, Kameya Y, Takahashi T, Matsukawa Y, Majima T, Tsuruta K, Kobayashi I, Kajikawa K, Kawanishi H, Kurosu H, Yamagiwa S, Takahashi M, Hotta K, Yamada K, Yamamoto T.
  • Journal Title: Nagoya J Med Sci. Volume: 85(4) Pages: 713-724
  • Peer Reviewed