Radiogenopathomicsに基づく局所進行直腸癌に対するTNTの効果予測AIモデルを構築

• Project/Area Number: 24K11902
• 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: Osaka International Cancer Institute
• Principal Investigator: 賀川 義規 地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪国際がんセンター(研究所), その他部局等, 消化器外科副部長 (80571364)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 坪山 尚寛 神戸大学, 医学研究科, 特命准教授 (00423187) ; 安藤 幸滋 九州大学, 大学病院, 助教 (20608864) ; 渡邉 純 関西医科大学, 医学部, 教授 (40616075)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: 直腸癌 / 放射線治療 / AI / 効果予測

Outline of Research at the Start

本研究では、TNT前とTNT後のリキッドバイオプシーのデータ、RAS/BRAFの遺伝子変異とMicro satellite instability（MSI）のステータスは既に収集済みであり、CT画像・MRI画像・病理組織（HE標本）のデータ集積は、既に開始されている。臨床試験で前向きに収集したTNT治療前後のCT画像・MRI画像・病理組織画像・リキッドバイオプシー・がん遺伝子プロファイリングを集積し、データベースを構築後、TNT治療前後の時空間的（Spatiotemporally）解析を行い、multi-omicsを用いてｃCRになりやすい直腸癌を抽出しTNTに対する効果を予測するAIモデルを構築する。