2021 Fiscal Year Research-status Report
精子ミトコンドリアの解析による精索静脈瘤の病態解明および新規治療の開発
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19K09701
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| Research Institution | Toho University |
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Principal Investigator |
小林 秀行 東邦大学, 医学部, 准教授 (10408875)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 精索静脈瘤 / azoospermia / Johnsen score / artificial intelligence / machine learning / pathology / testis / 無精子症 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
精索静脈瘤は静脈血が腎静脈から内精静脈へ逆流するために、蔓状静脈叢が怒張およびうっ血をきたした状態であり、多くは左側に発生する。造精機能障害の原因は、静脈血のうっ滞により陰嚢内温度の上昇が主たる原因と考えられている。しかし、不妊を起こすメカニズムに関しては明確ではなく、温度上昇以外に、酸化ストレスの上昇、精子DNAダメージなどが関連すると指摘されている。また、精巣には特有の熱ショックタンパク質が発現しており、ストレスに対する代償機構があるとされている。さらに最近では、精索静脈瘤における精子ミトコンドリアの構造や機能異常が、酸化ストレスの上昇や精子運動能の減弱に関与することが示唆されている。そのため、精索静脈瘤によって、精子ミトコンドリアのゲノムに突然変異が引き起こされ、精子数の減少や運動能の低下が起こることが考えられる。研究1年目は、精索静脈瘤患者の手術前後の精液検体の採取に重点を置いていた。研究2年目は、コロナ渦の影響で、2020年4月と5月における精索静脈瘤手術は中止となり、その後も思うように検体は集まらなかった。
そのため、無精子症の精巣組織の病理画像をAIによって分類する研究を開始した。2010年1月から2019年12月における無精子症患者で精巣内精子採取術(TESE)を施行した275例に対して精巣組織の病理画像を撮影し、精巣内の精子の発育具合いを判定するJohnsen scoreをAIで自動分類するシステムをGoogle cloud AutoML Visionを用いて作成した。その結果、正診率が80％を超えるAIモデルの作成に成功した。研究結果は、2022年5月に英国科学誌「Scientific Reports」に掲載され、国内外から高い評価を得た。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
コロナ禍の影響で2020年4月と5月における精索静脈瘤手術は中止となった。その後も手術件数は少ないままである。そのため、無精子症の精巣組織の病理画像を撮影し、AIによる画像認識モデルの構築に対する研究を開始した。その結果、正診率80％を超えるAIモデルの作成に成功し、2022年5月に英国科学誌「Scientific Reports」に掲載された。国内外での反響は大きく、特に国内の科学雑誌より研究で用いた画像認識AIの詳細なプロトコールについての依頼があり執筆を行なった。
その後は、この研究内容を、日本生殖医学会総会および日本泌尿器科学会総会にて発表し、男性不妊症におけるAI研究の最先端として注目された。
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| Strategy for Future Research Activity |
コロナ禍の影響で、2020年4月と5月に精索静脈瘤手術は中止となり、その後も思うように当初予定していた精索静脈瘤の手術前後での精液検査の検体の採取が入手できない状態である。そのため、無精子症の精巣組織の病理画像をAIによって分類する研究を開始した。2010年1月から2019年12月における無精子症患者で精巣内精子採取術(TESE)を施行した275例に対して精巣組織の病理画像を撮影し、精巣内の精子の発育具合いを判定するJohnsen scoreをAIで自動分類するシステムをGoogle cloud AutoML Visionを用いて作成した。今後は、この作成したAIモデルを用いて、今回の機会学習に用いていない病理画像を用いて、AIによる予測と実際の病理結果が一致するかどうか検証を予定している。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍の影響で、精索静脈瘤手術が中止となり検体採取ができなかった。そのため予定していた研究が行なえず次年度使用額が生じた。しかし、無精子症における精巣病理画像のAI認識モデルの作成は順調に進む論文を発表することができた。2021年度の未使用額に関しては、AI研究に必要なソフトの購入や、モデル解析に必要なパソコンの購入を予定している。
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Research Products
(4 results)
