AIを用いた膵癌進展・治療抵抗性に関連する癌間質線維化パターンの網羅的解析

• Project/Area Number: 25K11279
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 53010:Gastroenterology-related
• Research Institution: Nagasaki University
• Principal Investigator: 福島 真典 長崎大学, 病院(医学系), 助教 (80835596)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 高橋 孝輔 長崎大学, 病院(医学系), 助教 (60957439)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 膵癌 / 膵星細胞 / 線維化 / CAF / 空間トランスクリプトーム解析

Outline of Research at the Start

膵癌は非常に予後不良な疾患である。膵癌の特徴である癌周囲の豊富な間質成分、特に線維化がその要因と考えられている。本研究では膵癌患者の病理標本を用い、AIによる線維化のパターン解析を行うことで、再発の有無や化学療法効果に関連する線維化パターンの特徴を見出すことを目的としている。さらに膵星細胞に対する空間トランスクリプトーム解析を加えることで、見出した特徴的な線維パターンの形成メカニズムに迫りたい。