Development of a prognostic deep learning model integrating histology and genomics of meningiomas

Research Project

Project/Area Number	24K23523
Research Category	Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	0906:Surgery related to the biological and sensory functions and related fields
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	酒井優東京大学, 医学部附属病院, 届出研究員 (71000311)
Project Period (FY)	2024-07-31 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	髄膜種 / 機械学習 / 深層学習 / ゲノム
Outline of Research at the Start	髄膜腫は頭蓋内原発腫瘍のうち約30%を占めるが、現行の標準的分類であるWHO分類は組織像の客観的評価が困難で、リスク評価としては不十分である。我々は髄膜腫病理組織像・ゲノムに対する深層学習を用いた評価を行い、髄膜腫再発予測系の確立を目指す。本研究でおこなうことは以下の3点である。 1.組織像を用いた再発予測モデルの開発と予測性能の検証 2.組織像とゲノム情報を用いたゲノム変異予測モデルの開発と予測性能の検証 3.再発・ゲノム変異予測モデルの意義付けこのような予測モデルの報告は世界で例がなく、髄膜腫の治療戦略・適切な医療資源配分・医療費削減につながる可能性がある。