2022 Fiscal Year Research-status Report
Real-world based prognostic risk factors for oral cancer patients using AI
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21K17113
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
川村 晃平 大阪大学, 大学院歯学研究科, 特任研究員 (20880157)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 口腔癌 / 頭頸部癌 / 頸部リンパ節転移 / AI / リアルワールドデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当研究では、多種多様なリアルワールドデータを用いて、口腔がん患者の予後予測モデルの構築を目的としている。
舌癌76例における免疫組織化学的染色（VEGF-C、VEGF-D、NRP1、NRP2、CCR7、SEMA3E）の染色レベルから、多層パーセプトロンネットワーク(MNN)を用いて頸部リンパ節転移の予測モデルを開発し、視覚情報の定量化ヒストグラムと比較した。その結果、CCR7染色レベルとT分類が頸部リンパ節転移の有無に相関していた。 MNNによる免疫染色標本の評価は頸部リンパ節転移の予測に有用である。
Kawamura, Kohei et al. “Prediction of cervical lymph node metastasis from immunostained specimens of tongue cancer using a multilayer perceptron neural network.” Cancer medicine vol. 12,5 (2023): 5312-5322. doi:10.1002/cam4.5343
この結果をもとに現在、免疫染色画像・HE染色画像の２種類の「画像データ」をそれぞれ畳み込ニューラルネットワーク学習後に重みの統合を行い、さらに腫瘍の大きさ（T分類）の「数値データ」も一つのモデルに統合することで、より精度の高い予後予測を行うモデルを開発中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
Covid-19の蔓延の影響により、所属する機関での出張の禁止や濃厚接触者の自宅待機など方針のため、研究の持続的な継続が困難となった時期があったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
論文報告を行なった結果をもとに、今後さらにCT・MRIなどの画像データ、血液検査・身長体重などの数値データ、カルテ記載などのテキストデータ等、患者に紐づいた日常臨床に置いて生成される多種多様のモダリティのデータを用いて、マルチモダルデータ分析AIにて統合したモデルを構築することを検討している。
口腔がん患者の日常臨床において生じる臨床データを用いることで、治療の段階ごとに患者のリスクを評価・治療方針へのフィードバックが可能であれば、患者の生命予後・治療成績の向上が期待できると考える。
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| Causes of Carryover |
次年度使用額が生じたCOVID-19の蔓延による臨床研究の遅延や、学会がWEB開催となったことによる渡航の中止などが考えられる。
次年度は更なる患者データの収集と分析のため、ワークステーションの購入やハードディスクの購入を予定しており、また国内外の学会での情報発信・収集を予定している。
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