腫瘍と宿主のマルチモーダル画像解析による上部消化管癌プレシジョンメディシンの実現

• Project/Area Number: 24K10881
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 早野 康一 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (40422232)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藏田 能裕 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (20881337)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 消化管癌 / 宿主 / マルチモーダル画像 / プレシジョンメディシン

Outline of Research at the Start

進行食道癌や胃癌の治治療成績向上には腫瘍と宿主の両面から癌の病態を解明し、新しいバイオマーカーや治療アルゴリズ ムの開発が必要である。マルチモーダル画像解析とはCT、MRI、PETなど複数の画像診断機 器の情報を組み合わせて病態を解析する方法だが、さらにテクスチャ解析という画像解析技術を組み合わせることで、腫瘍や宿主の病態を網羅的に数値化する事が出来る。本研究ではこれらのマルチモーダルな研究を統合し、得られた多数の画像特徴量を人工知能を使い機械学習させ、予後や治療効果予測に有用なバイオマーカーと新しい治療アルゴリズムを構築し、上部消化管癌の画像によるプレシジョンメディシンの実現を目指す。