ディープラーニングによる上部消化器腺癌の分子亜型診断モデルの構築

Research Project

Project/Area Number	24K11901
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 55020:Digestive surgery-related
Research Institution	Japanese Foundation for Cancer Research
Principal Investigator	渡邊雅之公益財団法人がん研究会, 有明病院消化器外科, 部長 (80254639)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	高松学公益財団法人がん研究会, がん研究所病理部, 研究員 (00750366) 今村裕公益財団法人がん研究会, 有明病院消化器外科, 医長 (70583045)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000) Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords	上部消化管腺癌 / ディープラーニング / 分子亜型 / TCGA / AI診断
Outline of Research at the Start	上部消化管腺癌は発癌メカニズムによって4つの分子亜型分類が提唱されている[①Epstein-Barr virus(EBV)関連、 ②Microsatellite instable-high(MSI-H)、 ③Genomically stable (GS)、 ④Chromosomal instable(CIN)]。本分類は、将来乳がん同様に上部消化管癌研究の発展に必要不可欠となる可能性が高いが、次世代シーケンサーを用いた網羅的遺伝子解析が必要であり、煩雑さとコスト面で実用的ではない。本研究では、近年の病理画像のディープラーニング技術を駆使し、AIによる上部消化管腺癌の分子亜型診断の構築を目標とする。これによりハイスループットな分子亜型診断が可能となり、分子亜型に基づいた臨床研究の発展が期待できる。