デジタル病理画像深層学習によるびまん性大細胞型B細胞リンパ腫の予後予測モデル構築

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K15410
• Research Institution: Japanese Foundation for Cancer Research
• Principal Investigator: 津山 直子 公益財団法人がん研究会, がん研究所 病理部, 研究員 (60626133)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: DLBCL / 深層学習 / Digital pathology / リンパ腫 / 人工知能 / explainable AI

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、人工知能を利用したデジタル病理画像および臨床情報の統合解析による、びまん性大細胞型B細胞性リンパ腫の予後モデルを構築することを目標とする。人工知能を医療分野で利用するためには、構築したモデルおよびモデルの出力結果に対する説明性と解釈性の追加が必須である。上皮性腫瘍（肺がん）の診断において検討した手法である、モデルが学習した特徴量を用いて最適化された特徴量画像を生成する手法を用いて、現在、びまん性大細胞型B細胞性リンパ腫の細胞形態学と特定の遺伝子異常との間の関連性を評価しているが、上皮性腫瘍ほど明確な形態学的特徴がないためか、生成した画像に対する病理医の解釈が困難であった。従って、解釈の方法を工夫する、生成画像を使う以外の他の手法も試す必要があると考えられた。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

モデルをよりロバストとするために症例数を追加し、それらの臨床病理情報、免疫染色、FISH検査、プレパラートのデジタル化を行う。また血液腫瘍の公共データベースで利用可能な画像を収集し、検証データとして利用する。

Strategy for Future Research Activity

出力結果の解釈の手法として、これまで用いた方法以外に、近年論文で報告された手法や、近年病理論文で検討された手法を取り入れて検討する。

Causes of Carryover

2022年は引き続き学会参加はオンラインを優先したため旅費や参加費が予定より少なかった。