Development of a Multimodal AI Model for Predicting Lymph Node Metastasis in Early-Stage Gastric Cancer

Research Project

Project/Area Number	25K19327
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 53010:Gastroenterology-related
Research Institution	The University of Osaka
Principal Investigator	上間遼太郎大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (30939161)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000) Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Keywords	胃癌 / 人工知能 / 機械学習 / マルチモーダル / リンパ節転移
Outline of Research at the Start	早期胃癌に対する内視鏡治療は現在標準治療となっているが、早期胃癌であっても一定のリンパ節転移のリスクを有する。申請者らは先行研究において、臨床病理学的情報を用いた機械学習によって、従来指標の精度を上回るリンパ節転移予測モデルを開発した。本研究では臨床病理学的情報に加えて、内視鏡画像、病理画像、分子生物学的情報を解析する人工知能（AI）を開発し、それらを統合することによってより高精度なリンパ節転移予測を可能とするマルチモーダルAIモデルを開発することを目的とする。