AIを用いた大腸癌の予後予測ー個別化医療実現に向けてー

• Project/Area Number: 25K11993
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 55020:Digestive surgery-related
• Research Institution: Tokyo Metropolitan Hospital Organization Tokyo Metropolitan Komagome Hospital
• Principal Investigator: 高雄 美里 地方独立行政法人東京都立病院機構東京都立駒込病院(臨床研究室), 大腸外科, 医員 (10799547)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山口 達郎 地方独立行政法人東京都立病院機構東京都立駒込病院(臨床研究室), 遺伝子診療科, 部長 (10538482) ; 川合 一茂 地方独立行政法人東京都立病院機構東京都立駒込病院(臨床研究室), 大腸外科, 部長 (80571942)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: 大腸癌 / 個別化治療 / 遺伝子プロファイル / 機械学習 / 予後予測

Outline of Research at the Start

大腸癌において種々のゲノム異常やエピゲノム異常が発生しており、これが予後や薬物療法への感受性などに大きく関与していることが知られている。個別化治療においては個々の症例の癌遺伝子プロファイルを元に治療の組み立てを行うことが望ましいが、そのための有用なモデルは未だない。我々はBRAF/MSI/CIMPといった遺伝子変化に着目し2008年より大腸癌手術症例に対し網羅的にこれを測定しすでに4000例を越えるデータベースを構築してきた。このデータベースを元に機械学習(Deep learning)を用いた精密な予後予測モデルを構築することを目指す。