2023 Fiscal Year Research-status Report
髄膜腫における自然歴の解明および予後予測アルゴリズムの構築
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22K07279
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
山田 修平 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい教員 (90885518)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
貴島 晴彦 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (10332743)
平山 龍一 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (20593734)
木嶋 教行 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (80534627)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 髄膜腫 / 遺伝子多型 / 自然歴 / 予後予測 / 機械学習 / volumetry |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、国内でも有数の髄膜腫患者のデータベースを用いて、一般的臨床情報だけではなく、画像データやゲノム情報を分野横断的に統合解析することで、髄膜腫の自然歴の解明および予後予測アルゴリズムの構築を目標としている。これまでの研究において、画像データを解析する膨大な作業に欠かせない、機械学習による髄膜腫の自動体積測定システムを構築し、報告した。上矢状静脈洞に接した腫瘍や不正な辺縁を伴う腫瘍においても、これまで試行してきた手動セグメンテーションとの非常に高い一致率を得ることが可能となった。また自然歴や予後に影響を与える宿主遺伝要因の解明のため、400例を超える髄膜腫患者と50,000人を超えるコントロール群を用いたゲノムワイド関連解析（GWAS）を行い、現在結果を投稿中である。
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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
当施設で治療歴のある1,700例を超える髄膜腫患者の一般的臨床情報や画像データを含む統合的データベースを作成中である。200例弱の髄膜腫患者の詳細な画像データを用いて、畳み込みニューラルネットワークを利用した人工知能による自動体積測定システムを開発した。また、400例超の髄膜腫患者の血液検体から一塩基多型（SNP）タイピングを行い、5万人を超えるコントロール群と比較したゲノムワイド関連解析（GWAS）を施行した。検索したバリアントは常染色体上で800万超、性染色体上で22万超であり、同結果を現在論文投稿中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
統合的髄膜腫データベースの追加・更新を引き続き行う一方で、上記自動体積測定システムを用いて、我々が有する膨大なMRI画像の解析を行い、臨床症状や治療方針に大きな影響を及ぼす腫瘍体積測定を進めていく。腫瘍体積の経時的な変化とSNPタイピング結果、一般的臨床情報を統合的に解析することにより、髄膜腫の自然歴の解明を目指す。
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| Causes of Carryover |
日々増えていく新規髄膜腫患者において、更なる血液検体収集ならびにSNPタイピングを行う予定である。また手術標本を用いた病理組織学的解析を進めるべく、細分化された体細胞遺伝子変異の有無を確認していく予定である他、最終年度における成果発表に経費を使用する予定である。
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