組織中および尿中ビッグデータに基づいたBCG注入後膀胱癌再発予測システムの開発

2018 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K11031
• Research Institution: Nippon Medical School
• Principal Investigator: 木村 剛 日本医科大学, 医学部, 准教授 (20234354)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山本 陽一朗 信州大学, 医学部, 特任准教授 (00573247) ; 齋藤 彰 東京医科大学, 医学部, 教授 (10504615) [Withdrawn]
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: 表在性膀胱癌 / BCG / 免疫組織化学染色 / 機械学習

Outline of Annual Research Achievements

平成28年度に日本医科大学附属病院泌尿器科の研究協力者が人事異動で不在となり，マンパワーの不足により計画していた研究に遅れが生じた．平成29，30年度では新たな研究協力者を確保したが，十分な研究時間が得られず，計画していた内容に関して進捗の遅れが生じている．以下に，平成30年度に行い得た研究内容を示す．
１．日本医科大学附属病院において，経尿道的膀胱腫瘍切除術を行い，組織診が行われた症例で，かつ，BCGの膀胱内注入療法が施行された各症例において，年齢，全身状態，症候の有無，血算，生化学などの臨床情報，画像（骨盤部MRI，全身CT，骨シンチなど）による臨床的病期診断，病理学的因子として，腫瘍の肉眼像や組織像（悪性度，病理学的深達度，浸潤形式，リンパ管・静脈侵襲の有無，断端の状態），さらに，再発の有無，再発までの期間などの調査を行い，過去5年分の膀胱癌症例のデータベースを完成した．
2．CD8による免疫組織化学染色をサンプル症例に行い，機械学習におけるプログラムのセッティングを改善した．セグメンテーションから測定、機械学習までの一連の作業を一部の実症例において確認することができた．また，機械学習を効率よく進めていくため，研究分担者と電話および直接のミーティングを通し綿密に行った．

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

研究協力者のマンパワー不足等で実験計画の遂行が非常に難しかった．

Strategy for Future Research Activity

新たに確保した研究協力者2人と研究計画を見直した上で進行中である．
今後において，１．染色条件を調整したCD8による免疫組織化学を行い，標本を作製し，Nanozoomer (浜松フォトニクス)を用いて，病理標本のデジタル化を行う．２．網羅的定量的な形態情報解析：デジタル化した病理標本(バーチャルスライド)全範囲の腫瘍内浸潤リンパ球の細胞核に対し精密に各々30項目以上の形態特徴量を抽出するためにリンパ球用に調整を加え精度を高める．３．核形態特徴量はArea, Perimeter, Compactness, Eccentricity, FormFactor等の数学的に定義された特徴量とGray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)等の核内テキスチャーを含む約30項目を解析する．４．BCG前後の血液中PBMC分画をフローサイトメトリーで解析する

Causes of Carryover

研究が遅れているため，必要物品の購入がなかったため．
（使用計画）
免疫組織化学用試薬，抗体の購入，フローサイトメトリー検査費に充てる予定である．