AI形態解析とリンパ節転移関連遺伝子解析の統合化による肺扁平上皮癌悪性化機構解明

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 22K16581
• Research Institution: Tokyo Medical University
• Principal Investigator: 大森 智一 東京医科大学, 医学部, 助教 (70617646)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 肺扁平上皮癌 / 人工知能（AI） / 術後再発 / miRNA

Outline of Annual Research Achievements

肺扁平上皮癌(LUSC)においてリンパ節転移(pN)は予後因子であり術後再発に大きく寄与するところではあるが、術後再発を予測するマーカーは存在しない。我々は、自験内でLUSCのリンパ節転移に特異的なmiRNA(miRNA10a, 141, 3120)を抽出した。また、人工知能（AI）を使った癌細胞核の形態解析にて術後再発を予測できる可能性も確認している。そこで、AIによる形態解析と分子病理学的因子を組み合わせることで、より精度の高い再発予測因子を割り出すことを目的とした。
昨年度はAIによる形態的解析を行い、早期再発（2年以内）/無再発を100％識別し、testモデルで98.1%の確立で再発を予想できた。現在、こちらは論文作成中であり、随時学会発表含めて行っていく準備をしている。
また、現在は無再発/再発群の各症例からmiRNA抽出を行い、その結果と昨年の形態解析のアノテーション作業を行っていく予定である。
また、さらなる症例集積を行い、症例数の蓄積を図りより精度の高い形態解析を行うよう準備を行っている。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

miRNA解析ならびにアノテーション作業に時間を要しているため。

Strategy for Future Research Activity

同症例のmiRNA抽出を完了させ、さらにカルシトニン受容体遺伝子(CALCR)についても解析を行っていく予定である。
それらの結果からアノテーション作業を行い、LUSCの再発予測マーカーの抽出を行う予定である。

Causes of Carryover

現在、RNA解析や遺伝子解析の経費が掛かっていないため。ただ、今後そちらに費用がかかり、さらに学会発表や論文投稿に使用する計画である。