人工知能を用いたEUS-FNBにおけるがん遺伝子パネル検査への検体適正度評価装置の開発

• Project/Area Number: 24K18948
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 53010:Gastroenterology-related
• Research Institution: Okayama University
• Principal Investigator: 藤井 佑樹 岡山大学, 大学病院, 助教 (50875523)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 人工知能 / がん遺伝子パネル検査 / EUS-FNB

Outline of Research at the Start

切除不能例が大多数を占める膵癌において、がん遺伝子パネル検査への組織検体採取方法は主には超音波内視鏡下穿刺生検法(EUS-FNB)であるが、十分な検体量が確保できているかどうかの判断が難しい。EUS-FNB検体の肉眼的所見（弱拡大所見）と迅速細胞診所見（強拡大所見）、そして検体情報（腫瘍割合、DNA濃度、DIN（DNA Integrity Number）値）を機械学習モデルに学習させることで、『人工知能を用いたEUS-FNBにおけるがん遺伝子パネル検査への適正検体評価装置』の開発を行い、リアルタイムにがん遺伝子パネル検査におけるEUS-FNB検体の適正度を判断するプログラム医療機器を開発する。