| Project/Area Number |
22KK0118
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| Research Category |
Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (B))
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 50:Oncology and related fields
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
谷岡 真樹 岡山大学, 医歯薬学域, 准教授 (60573045)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
遠西 大輔 岡山大学, 大学病院, 研究教授 (20825096)
枝園 忠彦 岡山大学, 大学病院, 教授 (30509451)
宮内 翔子 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40828555)
諸岡 健一 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (80323806)
柳井 広之 岡山大学, 大学病院, 教授 (90379735)
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| Project Period (FY) |
2022-10-07 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥20,150,000 (Direct Cost: ¥15,500,000、Indirect Cost: ¥4,650,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2024: ¥15,080,000 (Direct Cost: ¥11,600,000、Indirect Cost: ¥3,480,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 説明可能な深層学習 / 空間的遺伝子発現 / 乳癌 / CDK4/6阻害薬 / GeoMx / ＣＤＫ４／６阻害薬 |
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| Outline of Research at the Start |
CDK4/6阻害薬パルボシクリブを受けた300名の日本人乳癌病理標本に、Attention機構、Grad-CAM等を適用して、CDK4/6阻害薬感受性・抵抗性に関する“説明可能な”深層学習モデルを複数構築し、米国人300名の乳癌病理標本を用いて精度を検証する。そして最も高精度の感受性・抵抗性モデルが特定した腫瘍内または周囲環境部位1000か所についてGeoMxを用いた空間的遺伝子発現解析を行い、腫瘍内特定部位には変異・コピー数解析を追加する。遺伝子研究の大家であるノースカロライナ大学のPerouと共同で、新規のCDK4/6阻害薬感受性・抵抗性規定因子を同定する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
CDK4/6阻害薬パルボシクリブを受けた300名の日本人乳癌病理標本に、Attention機構、Grad-CAM等を適用して、CDK4/6阻害薬感受性・抵抗性に関する“説明可能な”深層学習モデルを複数構築し、米国人300名の乳癌病理標本を用いて精度を検証する。そして最も高精度の感受性・抵抗性モデルが特定した腫瘍内または周囲環境部位1000か所についてGeoMxを用いた空間的遺伝子発現解析を行い、腫瘍内特定部位には変異・コピー数解析を追加する。遺伝子研究の大家であるノースカロライナ大学のPerouと共同で、新規のCDK4/6阻害薬感受性・抵抗性規定因子を同定する。
これまでに岡山大学病院・姫路赤十字病院において研究の倫理承認を得た。そして岡山大学病院・姫路赤十字病院において１次治療としてCDK4/6阻害薬パルボシクリブを受けた100名の奏効、無増悪生存期間を含む臨床情報を取得した。さらに岡山大学病院のサンプルについてはHE標本、ER,Ki67, p１６の免疫組織染色、各標本のデジタル化を開始した。さらに福山市民病院、広島市民病院、四国がんセンターのサンプルの使用につき、各病院と交渉している。
このサンプル集積は、CDK4/6阻害薬の効果を予測するAIモデルを構築する上で、重要な過程である。有害事象によりCDK4/6阻害薬を中止した患者、病理組織ブロックを入手することができない患者を除外する必要がある。 今後はさらに福山市民病院、広島市民病院、四国がんセンターの臨床情報、サンプルを取得し、HE標本、ER,Ki67, p１６の免疫組織染色標本を用いてCDK4/6阻害
薬感受性・抵抗性の深層学習モデルを複数作成する。
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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
これまでに岡山大学病院・姫路赤十字病院福山市民病院、広島市民病院、四国がんセンターのサンプルの収集を行い、１次治療としてCDK4/6阻害薬を受けた187例、514ブロックからHE染色標本、追加でp16、ER,Ki67の免疫染色を行い、すべてデジタル化した。さらにGigapath（Nature 2024）を基に収集した病理標本でFine tuningを行いAUC0.8程度のモデルを構築することに成功した。そして16サンプルの空間遺伝子発現を行って現在解析を行っている、概ね計画通りである。
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| Strategy for Future Research Activity |
空間遺伝子発現を引き続き行い、新規バイオマーカーを推定する。そして本年度は新たに九州がんセンターの臨床情報、病理ブロックを追加で解析するノースカロライナ大学の臨床情報、デジタル化されたHE染色データをもとにAIモデル精度の検証と新規バイオマーカーの特定を進める。
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