Development of integrated diagnosis for genetic analysis and artificial intelligence image analysis for heterogeneity of brain tumors

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K07385
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 49020:Human pathology-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: Ishida Yusuke 北海道大学, 医学研究院, 客員研究員 (80649088)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 人体病理 / 病理診断 / がん遺伝子診断 / 人工知能 / 画像解析 / 機械学習

Outline of Final Research Achievements

We developed a model to predict whether the region is closer to pilocytic astrocytoma (PA) or xanthoastrocytoma multiforme (PXA) by learning the histologic images of PA and PXA, for which existing genetic information is known by artificial intelligence image analysis. For tumors for which actual genetic information is unknown, the model was applied to detect either the KIAA1549-BRAF fusion gene in PA or the BRAF V600E mutation in PXA, but the small number of cases did not provide significant results or contribution to practical use.

Free Research Field

病理診断学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

PAおよびPXAはいずれか特徴的な所見を有していることが知られているが、実際の病理組織診断において類似した組織像で特徴が認識しにくいことも多く、遺伝子情報なしには診断に苦慮することも多いが、これらを人工知能画像解析を用いて画像情報から診断しうるモデルを開発したことで、実際の臨床へのフィードバックあるいは開発経験を生かしてそれ以外の種類の組織像にも対応するモデルを改めて開発するなどの広がりが期待できる結果だった。