画像AI技術に基づくグリオーマの分子診断予測支援プログラムの開発

• Project/Area Number: 25K10547
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
• Research Institution: Tokyo Dental College
• Principal Investigator: 佐々木 光 東京歯科大学, 歯学部, 教授 (70245512)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 笠井 聡 藤田医科大学, 医療科学部, 教授 (60842713)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: グリオーマ / 画像 / 人工知能 / 1p/19q / IDH

Outline of Research at the Start

神経膠腫（グリオーマ）は、致死的な疾患である。近年、分子分類の重要性が認識されているが、他臓器癌と異なり、生検が習慣化されていないため、摘出術前に病理・分子診断を確認することができず、手術では一律に、合併症のリスクを伴う最大限の摘出が企図されている。本研究では、生検のモチベーション向上のため、あるいは代替手段として、人工知能技術を用いて、画像所見等からグリオーマの分子診断を術前に予測する装置を開発することを目的とする。実現すれば、術前において、手術戦略を含む治療方針の最適化が可能となり、合併症のリスク低減、機能・生命予後の改善が期待される。