Artificial Intelligence Biomarker Development Using Pathological Images to Predict Long-Term Response to Immunotherapy for Small Cell Lung Cancer

• Project/Area Number: 24K15816
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
• Research Institution: Wakayama Medical University
• Principal Investigator: 柴木 亮太 和歌山県立医科大学, 医学部, 学内助教 (90932012)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藤本 大智 和歌山県立医科大学, 医学部, 博士研究員 (30895545) ; 山本 信之 和歌山県立医科大学, 医学部, 教授 (60298966)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000); Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
• Keywords: 小細胞肺がん / 病理画像 / 機械学習

Outline of Research at the Start

PD-L1阻害薬の強みである長期奏効を認める症例は10- 20%程度であり、そのバイオマーカー開発が臨床命題である。進展型小細胞肺癌に対するPD-L1阻害薬の治療効果を検討した多施設共同前向き試験を行い世界最大規模の症例を 収集した。そのコホートを用いて病理画像の機械学習解析を行い、高い精度で長期奏効を予測するアルゴリズムを開発した。本研究にて、新規コホートを作成し、開発したアルゴリズ ムの実臨床環境における汎化性能を評価し、全症例を使用して臨床導入に向けた最終版を開 発する。これにより、小細胞肺癌領域のバイオマーカー創出、バイオマーカーとしての病理 画像の重要性、機械学習による客観的空間解析の有用性を確立する。