病理組織とAIを用いた口腔がんの予後予測と新規病理学的因子の解明

• Project/Area Number: 24K19855
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 57020:Oral pathobiological science-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 清川 博貴 大阪大学, 大学院医学系研究科, 寄附講座助教 (90973785)
• 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: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: 病理組織画像 / 人工知能

Outline of Research at the Start

口腔がんの発生率や死亡率は増加傾向にあり、早期がんでも一部の症例で予後が悪いことが知られる。治療成績の向上には悪性度の高い症例に対する積極的な治療介入が必要だが、悪性度を予測するバイオマーカーの開発は十分でない。
近年人工知能を用いた画像解析は進歩し、病理診断を行う機械学習モデルの開発が進む。本研究では病理組織画像と臨床データを統合し人工知能に学習させることで、既存の病理診断の枠組みに捉われない、予後に基づいた新たな分類を行うモデルの構築を目指す。さらに、開発したモデルの病理画像分類から、腫瘍の悪性度にかかわる未知の因子を抽出し、形態学的変化と腫瘍の悪性度とを繋ぐ生物学的背景の解明を目指す。