| Project/Area Number |
19K12848
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 90130:Medical systems-related
|
|---|
| Research Institution | Showa University |
|---|
Principal Investigator |
青木 武士 昭和大学, 医学部, 教授 (30317515)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
古泉 友丈 昭和大学, 医学部, 講師 (00384412)
田代 良彦 昭和大学, 医学部, 講師 (20636245)
村上 雅彦 昭和大学, 医学部, 特任教授 (70255727)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2022: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2021: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
|
|---|
| Keywords | 術中リアルタイムがん診断法 / 共焦点レーザー内視鏡 / がん診断自動解析システム / がん自動診断解析システム / ガン自動診断解析システム |
|---|
| Outline of Research at the Start |
術前がん診断は医療技術の進歩により診断精度の向上を認める一方、手術前に良悪性の診断がつかない場合や手術中に切除断端診断を補助する場合は手術中の迅速病理診断が推奨され、この診断に基づき臓器切除範囲が決定される。この迅速病理診断は時間的制約や凍結処理の二次的変化による診断の困難性・切片の限定的検索範囲から，迅速診断の結果が最終病理診断と異なることがあり、根治性を保つ手術施行に克服すべき課題となる。本研究は、消化器がんにおいて細胞レベルでの観察が可能である共焦点レーザー内視鏡を用いた術中リアルタイムがん診断法を構築し、さらに細胞・ 組織形態情報を基盤としたがん自動診断解析システムの開発を目標とする。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、リアルタイムに顕微鏡レベルの拡大観察が可能であるプローブ型共焦点レーザー内視鏡(pCLE)を用いた術中リアルタイムがん診断法の確立と細胞・組織形態情報を基盤としたがん診断自動解析システムの開発が目的である。2022年度に、胆嚢腫瘍症例に対するpCLE観察で、非癌部・癌部を高精度(90%以上)に鑑別できる可能性をAnticancer Research(Koizumi T, Aoki T et. al. 2022 Jan;42(1):67-73)に報告後も、2023年度も引き続き各臓器（肝、胆のう、胆管、膵管）の摘出検体を使用して、他臓器へのpCLE評価を行なった。さらに、観察機器をpCLE以外の拡大内視鏡(最大倍率約500倍)も使用して、手術摘出標本に対して細胞レベルでの観察を行った。pCLEは約1000倍と超高倍率観察可能であるが、高倍率ゆえに観察に高い技術が必要とされる。拡大内視鏡による細胞観察においても血管構造や粘膜構造、核の性状観察が可能であったことから、同法でも術中リアルタイムがん診断法の開発が可能であることが示唆され、今後も症例数を蓄積していく。また、生体内の術中リアルタイム細胞観察は、「昭和大学における人を対象とする研究等に関する倫理委員会」承認のもと、引き続き行われており、症例数が蓄積されている。すでにpCLEによる胆管、主膵管粘膜の観察では、癌部の粘膜上皮細胞が不規則な構造を持ち、大小不同、dark or black appearanceを呈していることから、H-E所見と類似していることを確認し、人工知能(AI)による胆道内良悪性診断予測モデルを構築した(正常所見に対する正答率:92.0%、悪性所見に対する正答率:81.3%)。今後は蓄積した症例を詳細に解析し、術中がん自動診断モデルの実現を目指す。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
症例数は徐々に蓄積されている。特に各種摘出臓器観察は順調に各臓器で蓄積されている。一方で、術中リアルタイム組織イメージングの年間目標症例数を60症例にしているが、生体で行うため手術の難易度など含めて慎重に症例を選定しているため、臓器によっては症例数の集積に遅れが生じている
|
| Strategy for Future Research Activity |
今後の推進方策として、第一に生体内での術中リアルタイム観察症例数を増やす。また、pCLE以外の拡大内視鏡を用いた細胞観察も同時並行で行い、その有用性を比較検討する。これらの機器を用いた内視鏡画像と迅速病理診断・最終病理診断との比較検討を行い、診断精度の向上を目指す。これらのデータを元に、人工知能による診断モデルの構築を各臓器で行う。精度評価を行い、迅速病理診断の代わりとなるようなリアルタイムがん自動診断システムの実現に向けた開発を継続して進める。
|
