デジタル病理画像深層学習によるびまん性大細胞型B細胞リンパ腫の予後予測モデル構築

• Project/Area Number: 21K15410
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 49020:Human pathology-related
• Research Institution: Japanese Foundation for Cancer Research
• Principal Investigator: 津山 直子 公益財団法人がん研究会, がん研究所 病理部, 研究員 (60626133)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
• Keywords: DLBCL / 深層学習 / Digital pathology / リンパ腫 / 人工知能

Outline of Research at the Start

リンパ腫の病理診断の主たる目的の一つは、治療の層別化のために、予後不良となる形態学的および分子生物学的マーカーを特定することである。本研究では、人工知能の学習法の一つである深層学習を用いたハイスループットなデジタル病理画像解析により、リンパ腫の細胞形態、蛋白発現、染色体転座に関連する画像特徴量を抽出し、判断根拠となる画素を特定して視覚的な説明を病理医に提示する。病理医によって解釈可能であれば、診断サポートだけでなく診断的価値のある新たな病理形態像の発見につながり、さらにバイオマーカー評価法としてアプリケーション実用化の品質保証となり、より再現性の高いリンパ腫層別化が期待される。