機械学習を用いた胆管癌悪性度予測モデルの構築

• Project/Area Number: 24K10385
• 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: Kagoshima University
• Principal Investigator: 横山 勢也 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 助教 (20569941)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 谷本 昭英 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (10217151) ; 濱田 大治 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 助教 (30771480) ; 古川 龍彦 鹿児島大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (40219100) ; 東 美智代 鹿児島大学, 医歯学域鹿児島大学病院, 准教授 (60315405) ; 杉本 知之 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (70324829) ; 赤羽 俊章 鹿児島大学, 鹿児島大学病院, 特例助教 (70754480)
• 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: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 胆管癌 / DNAメチル化 / 予後予測 / 機械学習 / 判別モデル

Outline of Research at the Start

未だ人類の手中にない胆道癌は、数ある癌の中でも早期発見はもちろん、治癒を望める段階での診断が困難な難治性の癌である。それゆえ、胆道癌の早期診断法の確立、さらには最近注目されている胆管内乳頭状腫瘍の悪性度判断法の確立が望まれている。本研究課題においては、多数の検体を用いてDNAメチル情報と形態組織学解析を統合し、機械学習による判別モデルの構築を目標としている。高度に発達してきた画像診断に、悪性度を推し量る「質的診断」を加味して、治療戦略を明確に立てられる診断システムを構築、さらには、発癌リスクの評価システム開発の可能性を模索する。