2023 Fiscal Year Final Research Report

Application of artificial intelligence to molecular biological characteristics of prostate ductal carcinoma and treatment prediction

Research Project

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Project/Area Number	21K06933
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	Aichi Medical University
Principal Investigator	Tsuzuki Toyonori 愛知医科大学, 医学部, 教授 (70627645)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	山本陽一朗国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (00573247) 小林恭京都大学, 医学研究科, 教授 (00642406) 羽賀博典京都大学, 医学研究科, 教授 (10252462) 佐々直人愛知医科大学, 医学部, 教授 (50437026) 高原大志愛知医科大学, 医学部, 助教 (50790317) 溝脇尚志京都大学, 医学研究科, 教授 (90314210)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Keywords	prostate cancer / IDC-P / pathology / radiation / PTEN loss / Japanese patient
Outline of Final Research Achievements	PTEN loss has been identified as a prognostic factor in prostate cancer cases in Western populations. However, our study reveals a contrasting scenario among Japanese individuals, where the frequency of PTEN loss remains low regardless of IDC-P status, indicating that it is not a prognostic factor in this context. Furthermore, we are developing a predictive model for PTEN loss using data from HE staining. Additionally, our research has successfully concluded the elucidation of genetic variances between IDC-P components and invasive cancer components through spatial transcriptomics analysis. We are in the phase of preparing our findings for submission. We have demonstrated that the presence of intraductal carcinoma of the prostate (IDC-P) is a significant prognostic indicator in the context of radiation therapy. We are engaged in developing a prognostic prediction model that incorporates artificial intelligence and is in the process of preparing it for submission.
Free Research Field	腫瘍病理学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	日本人では、PTEN欠失の頻度及びIDC-Pとの関連が欧米人と異なること、PTEN欠失は予後不良因子でないことを示した。この結果は日本人と欧米人の前立腺癌には分子生物学的に異なる病態であり、両者が異なる治療結果を示す理由と考える。また、空間的トランスクリプトーム解析を用いたIDC-P解析も最終段階であり、前立腺癌治療および病態解明に重要な情報が提供できた。放射線治療でも、IDC-Pの存在が予後不良因子であることが示され、今後の前立腺癌治療戦略に影響を与えることが期待される。科研費の研究期間内での発表ができなかったが、人工知能を用いて前立腺放射線治療奏効性予測方法が作成され、投稿準備中である。