| 研究課題/領域番号 |
19H03728
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分55020:消化器外科学関連
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| 研究機関 | 浜松医科大学 |
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研究代表者 |
竹内 裕也 浜松医科大学, 医学部, 教授 (20265838)
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| 研究分担者 |
平松 良浩 浜松医科大学, 医学部, 特任准教授 (00397390)
菊池 寛利 浜松医科大学, 医学部, 准教授 (70397389)
松本 知拓 浜松医科大学, 医学部, 助教 (10867229)
村上 智洋 浜松医科大学, 医学部附属病院, 診療助教 (60897510)
神谷 欣志 浜松医科大学, 医学部附属病院, 講師 (20324361)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2021年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2020年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2019年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
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| キーワード | 循環腫瘍細胞 / 定量位相顕鏡 / フローサイトメーター / negative selection / 人工知能 / 画像認証 / 定量位相顕微 / 定量位相顕微鏡 / 画像診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
血中循環腫瘍細胞（CTC）は腫瘍から遊離し血中へ浸潤した癌細胞であり癌の転移に関わるとされるが、その検出は困難であり様々な手法が試されている。既存のCTC検出方法の多くは上皮系細胞表面マーカーに依存しているため、上皮系マーカーが消失した浸潤性が強く悪性度の高いCTCを検出できない点が問題である。本研究は、非染色下に数ナノメートルの解像度で細胞を観察することができる定量位相顕微鏡と人工知能（AI）を用いた画像診断技術を利用し、表面マーカーに依存しない新たなCTC選別法の開発および臨床応用を目指す。
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| 研究成果の概要 |
細胞の形態情報に基づいた血中循環腫瘍細胞（CTC）の同定を目的とし、定量位相顕微鏡を用いた2次元像位相イメージングフローサイトメーター（2D-IFCM）を実現し、さらに高分解能な3D-IFCMと2D-IFCMと組み合わせたハイブリッドIFCMの開発を行い、試作機を完成させた。健常人および消化器癌患者さんから同意を得て末梢血液を採取し、2D-IFCMおよびハイブリッド試作機で観察し、末梢血有核細胞中のCTC候補細胞を同定した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
既存のCTC検出方法のほとんどは表面マーカーを用いた細胞の選別であるのに対し、本手法は光学的技術を用いた細胞形態の詳細な観察と人工知能（AI）を用いた画像認証システムを組み合わせた全く新しいCTC検出法であり極めて独創的である。本手法は細胞表面マーカーを用いないため細胞に与える影響が最小限であり、新たなCTCの生物学的解析を可能とする。CTCの基礎研究の飛躍的な発展が期待されるのみならず、臨床応用によって癌診療に革命を起こす可能性もあり、世界に与えるインパクトは非常に大きい。
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