Establishment of a Treatment Algorithm for Severe Acute Pancreatitis Integrating Serum Biomarkers and Artificial Intelligence

• Project/Area Number: 25K12291
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 55060:Emergency medicine-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 斎藤 友隆 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (10815781)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鈴木 辰典 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (40882890)
• 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: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 重症急性膵炎 / 血清バイオマーカ / walled-off necrosis / 人工知能 / 深層学習

Outline of Research at the Start

本研究では、WON・仮性嚢胞600例以上を集積したWONDERFUL研究グループ（11施設）で、WONの発症と治療アウトカムを予測するモデルを臨床・画像データを使用した深層学習で確立する。さらに、前向き200例の重症急性膵炎で同アウトカムを予測する血清バイオマーカーを探索し統合することで、高精度の予測モデルの開発を目指す。WONの発症と治療経過を予測するバイオマーカー・特性を同定し、重篤な救急疾患である重症急性膵炎患者の新たな治療戦略を提案し、血清バイオマーカーに基づいた臨床的介入試験につなげたい。