AIを用いた腫瘍内不均一性の可視化と定量化による腫瘍のリスク判定システムの構築

Research Project

Project/Area Number	24K15803
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 90130:Medical systems-related
Research Institution	Japanese Foundation for Cancer Research
Principal Investigator	山本智理子公益財団法人がん研究会, がん研究所病理部, デジタル病理学担当部長 (10280629)
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: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Keywords	腫瘍内不均一性 / がん / 深層学習 / 病理
Outline of Research at the Start	腫瘍内には遺伝子変化やタンパク質発現、組織形態など様々な不均一性があり、遺伝子発現の不均一性が分子標的治療への抵抗性の原因となることも知られているが、腫瘍内不均一性の定量化や可視化が難しいため解析が困難であった。一方で病理組織標本のデジタル化技術の進歩とAIの導入により、遺伝子変化や発現に関連した特徴量を組織画像データから深層学習で抽出し、結果を可視化することが可能となっている。本研究では病理組織画像データを用いて、AIにより腫瘍内の不均一性を定量化し可視化するシステムを開発し、腫瘍内不均一性についての知見を集積して、転移リスク判定や治療方針決定の支援に役立てることを目指す。