A prediction model for breast cancer lymph node metastasis by metabolomics and image diagnosis using artificial intelligence

Research Project

Project/Area Number	24K11752
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 55010:General surgery and pediatric surgery-related
Research Institution	Teikyo University
Principal Investigator	松本暁子帝京大学, 医学部, 講師 (70573418)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	杉本昌弘慶應義塾大学, 政策・メディア研究科(藤沢), 教授 (30458963)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Keywords	乳癌 / 人工知能 / リンパ節転移 / 術前化学療法 / メタボローム
Outline of Research at the Start	腋窩リンパ節転移は乳癌の最も強力な予後予測因子である。本研究では、超音波・MRIなどの医用画像によるラジオミクス、血液中の代謝物を網羅的に解析するメタボロミクスを融合し、さらに膨大な臨床病理データも組み合わせて、人工知能を用いてリンパ節転移の有無や術前化学療法の効果を高精度に予測する数理モデルの開発・評価を行う。このような多面的な情報解析は、手術侵襲の軽減に役立つだけでなく、術前化学療法の効果を高精度に予測することで、個別化医療の推進や、不要な薬物療法の回避につながる。これにより、有害事象の回避と患者のQOL向上、医療経済的効果も期待できると考えられる。