大腸癌の病理画像解析システムの開発と空間統計学的バイオマーカー検索

• Project/Area Number: 24K10381
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
• Research Institution: Kobe University
• Principal Investigator: 長坂 暢 神戸大学, 医学研究科, 客員准教授 (10990757)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藤田 貢 近畿大学, 医学部, 准教授 (40609997) ; 山下 公大 神戸大学, 医学部附属病院, 特命准教授 (80535427)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 大腸癌 / 深層学習 / イメージサイトメトリー / 空間解析 / 腫瘍免疫微小環境

Outline of Research at the Start

本研究は、大腸癌組織標本の腫瘍免疫微小環境(TIME)を解析し、患者予後に関わる新規組織学的バイオマーカー検出を目的とする。深層学習アルゴリズムを基盤としたイメージングサイトメトリーCu-Cytoを用いて病理組織学的空間解析を行い、TIMEを構成する細胞の局在や密度、新規開発した共局在指標(CLI)を検討する。Cu-Cytoの細胞分類・カウント機能の精度評価も重要な検討項目である。本研究は、新規手法により組織バイオマーカーを検索する上での新たなモデルケースとして、他癌種にも転用可能なシステムを提案し得る。