| Project/Area Number |
22K08079
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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 53010:Gastroenterology-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
藤森 尚 九州大学, 大学病院, 講師 (60808137)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹野 歩 九州大学, 大学病院, 助教 (10812456)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 膵神経内分泌腫瘍 / 多施設共同研究 / 人工知能 / 不均一性 / Artificial Intelligence / シングルセル解析 |
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| Outline of Research at the Start |
PanNENは根治術後の再発率が高く、経過も多様性に富む非常に不均一な悪性腫瘍である。また、AIの医療応用は目覚ましいが、PanNEN領域の臨床応用は限定されている。我々はPanNENの病態解明を目標として、九州・四国の西日本広域を対象に国内最大規模のデータベースを構築する多施設共同研究を立ち上げた。本データベースを利用して、AIを用いたPanNEN術後再発予測モデルを構築し、再発や治療応答性といった時間的・薬理学的な腫瘍の不均一性を解析する。PanNEN術後組織を用いたシングルセル解析を併用することで、細胞レベルの不均一性を解析し、PanNEN増悪・進展に関わる因子を明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
膵神経内分泌腫瘍（Pancreatic neuroendocrine neoplasm; PanNEN）は病態や臨床経過が非常に多様性に富む不均一な悪性腫瘍であるが、希少疾患であるため単一施設での研究には限界がある。本研究では、多施設共同研究により多数のPanNENサンプルを収集し、人工知能（AI：Artificial Intelligence）とシングルセル解析を応用したPanNENの病態解明を目指した。
初年度は多施設共同研究の立ち上げとwebデータベースシステム（REDCap）を用いたデータ収集を行った。参加22施設から総計599例のPanNEN切除例が登録され、registryを構築した（Q-P NET registry）。第二年度は、REDCap上のデータからAIを用いた再発予測モデルを構築した。まず従来のCoxモデルを用いて、PanNEN術後再発に関連する因子を同定した。更にPanNET G1/G2症例を対象として、機械学習の一種であるRandom survival forest (RSF)を用い、再発予測能をCoxモデルと比較検討した。RSFモデルの識別能はCoxモデルよりも優れており、時間依存性ROC解析においてもRSFモデルがCoxモデルより優れていた。根治切除例の疫学データと併せて、AIによる再発予測モデルの有用性を明らかとした。最終年度の第三年度はシングルセル解析を目指して、Q-P NET registry内から、相互比較に適した症例を抽出した。
上記の概要をまとめ、NET AIを用いた術後再発予測モデルの原著論文を纏めた（J Gastroenterol 2023）。その他、NETに関する附随研究を行い、複数の論文（症例報告及び原著）を報告した。
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