前立腺導管癌の分子生物学的特徴及び治療予測への人工知能の応用
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21K06933
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 49020:Human pathology-related
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| Research Institution | Aichi Medical University |
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Principal Investigator |
都築 豊徳 愛知医科大学, 医学部, 教授 (70627645)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 陽一朗 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (00573247)
小林 恭 京都大学, 医学研究科, 教授 (00642406)
羽賀 博典 京都大学, 医学研究科, 教授 (10252462)
佐々 直人 愛知医科大学, 医学部, 教授 (50437026)
高原 大志 愛知医科大学, 医学部, 助教 (50790317)
溝脇 尚志 京都大学, 医学研究科, 教授 (90314210)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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| Keywords | prostate cancer / IDC-P / artificial intelligence / PTEN loss / radiation therapy / 導管内癌 / PTEN欠失 / TMPRSS2-ERG融合遺伝子 / 人工知能 / 予後不良因子 / 治療奏功予測 / 前立腺癌 / 予後因子 / 免疫染色 / 放射線治療 / intraductal carcinoma / 人工知能システム |
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| Outline of Research at the Start |
前立腺全摘症例を用いて、導管内癌の存在とPTEN欠失の関連性を検討する。
人工知能システムを用いて、HE標本からPTEN欠失補助システムを確立する。
放射線治療を受けた患者における導管内癌の有無を加味して、現状を凌駕する予後予測能及びAI予後予測システムの開発を目指す。
本研究の成果は、患者個々の前立腺癌の適格な治療に寄与すると考える。
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| Outline of Annual Research Achievements |
Intraductal carcinoma of the prostate (IDC-P)の有無が前立腺癌の予後不良因子であり、日米欧のガイドライン及び2022年発刊のWHO分類にその重要性が記載されている。放射線治療において、IDC-Pの存在が予後に影響することを示した論文は世界的にも2本のみである。今回放射線治療においても、IDC-Pの存在は予後不良因子であることを本邦で初めて示した[Cancer Sci. 2022, PMID: 35514196]。現在、IDC-Pの存在と人工知能を組み合わせることにより、従来では得られなかった高精度の予後予測モデルを開発した。現在投稿準備中である。
PTEN欠失は前立腺癌の予後不良因子で、特にIDC-P患者に多いことが欧米で報告されているが、本邦でのその頻度並びに予後因子としての意義は不明であった。PTEN欠失に関連するTMPRESS-ERG 融合遺伝子の頻度は欧米人では60%前後であるが、日本人では30%程度と大きく異なることが我々の研究も含め、よく知られている。日本人のPTEN欠失の頻度は、IDC-Pの有無とは無関係に20%前後と欧米に比して低頻度であること、PTEN欠失の有無は予後とは関係ないことを示した[Pathol Int. 2023, PMID: 37608749]。現在、HE所見からPTEN欠失を予測する人工知能モデルを作成中である。
IDC-Pの機序解明に空間的トランスクリプトームを導入し、IDC-P成分と浸潤癌成分との遺伝子学的差異の解明を行った。本解析は既に終了し、最終的なデーター解析を行っている状況である。本内容については投稿準備中である。
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Report
(3 results)
Research Products
(9 results)
