AI学習を用いた婦人科癌におけるp53染色パターンの空間的分布の意義の解析

Research Project

Project/Area Number	25K12681
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 56040:Obstetrics and gynecology-related
Research Institution	Wakayama Medical University
Principal Investigator	岩橋尚幸和歌山県立医科大学, 医学部, 講師 (50750907)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	松村謙臣近畿大学, 医学部, 教授 (20452336) 井箟一彦和歌山県立医科大学, 医学部, 教授 (60303640)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	婦人科癌 / 病理AI
Outline of Research at the Start	研究代表者は継続してp53変異癌の細胞質p53凝集体に着目した研究を進めており、細胞質p53凝集体が予後不良因子であること、p53凝集体の癌進展における病態メカニズムを解明してきた。本研究では、これまで研究代表者が提唱してきた“p53細胞質陽性”パターンを含むp53染色パターン分類を、“病理AI”という新技術を導入することにより客観性と定量性を持たせることで、実臨床への実装を目指す。さらに、HE染色の病理AI解析やVisium空間的遺伝子発現解析を併用し、p53染色パターンの空間的分布と癌微小環境や癌進展に影響する形態学的特徴や遺伝子発現変化などマルチモーダルな解析を行う。