2023 Fiscal Year Research-status Report
Attempt to stratify gastric cancer patients by AI using general clinical information
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23K08102
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| Research Institution | Chiba Cancer Center (Research Institute) |
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Principal Investigator |
桑山 直樹 千葉県がんセンター(研究所), 食道・胃腸外科, 医員 (40934229)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | artificial intelligence / gastric cancer / AI / TNM |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、食道癌、胃癌患者の治療前の血液・画像データ等の一般的な臨床データを活用し人工知能(AI)による機械学習で、これまでの概念とは異なる患者の層別化を施行し、治療効果、抗癌剤の感受性予測、予後予測を行うことを目的としている。当院での胃癌手術症例、約1800例について解析を行った。術前の血液検査項目のみを用いて、複数の人工知能を用いて胃癌手術患者の予後予測(5年生存率、5年無再発生存率の予測)を行い、それぞれのAIで一定の予測精度を得ることができた。また、予測に際してAIが重要と判断した特徴量10項目を用いて、3群にクラスタリングを行った。それぞれのクラスターで生存解析を行い統計学的評価を行うと、統計学的に有意に予後の悪いクラスターが形成されていることが分かった。これらのクラスター分類は、従来のTNM分類にはよらない独立した予後因子であることも明らかとなった。これらの結果は、胃癌手術症例の予後が、血液検査のみによって層別化される可能性を示した。しかし、術前術後化学療法の有無が反映されていない点や、単施設の後ろ向き研究である点、バリデーションを行って検証していない点などは今後の課題であると考える。今後は、前述の点も含めて解析を行うこと、他の癌腫についても解析を行うこと、他の検査モダリティを含めること、そして最終的には従来のTNM分類と統合した優れた層別化アルゴリズムを創出することを目標としていく。
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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
胃癌手術症例に対する、血液検査データを用いたAIによる予後予測、層別化を行うことが可能であった。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、食道癌など他の癌腫についても解析を行うこと、他の検査モダリティを含めること、そして最終的には従来のTNM分類と統合した新たな層別化アルゴリズムを創出することを目標とする。
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| Causes of Carryover |
今年度では統計解析、AI解析などに必要なソフトやPCを個人物品として購入せずに研究を行った。使用できる状況が限られているため購入を検討している。
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