人工知能を活用した組織類似性評価による子宮体癌卵巣癌共存例の新規鑑別診断法の開発

Research Project

Project/Area Number	24K12638
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 56040:Obstetrics and gynecology-related
Research Institution	Japanese Foundation for Cancer Research
Principal Investigator	阿部彰子公益財団法人がん研究会, 有明病院婦人科, 副医長 (30748588)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	後藤理公益財団法人がん研究会, がん研究所がんゲノム研究部, 研究員 (00634891)
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: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	人工知能 / 子宮体癌卵巣癌共存例
Outline of Research at the Start	本研究では、子宮体癌および卵巣癌の共存症例における、重複癌と、SEOC、転移の鑑別診断法を開発する目的で、AIを用いて組織の類似性を定量的に評価する。合わせてNGSを用いて体細胞変異の類似性も検討する。病理組織学的診断では客観的・定量的評価が困難であるが、AIを活用することで病理組織診断とは別に組織類似性を定量化することができる。共存例の組織類似性について、AIを活用して客観的・定量的な評価を行うことにより、重複癌と診断される症例の中からSEOCや転移を鑑別し、適切な診断・治療方針を導くことができるものと考えられる。本研究により子宮体癌・卵巣癌共存例における診断・治療法の変革が期待される。