| 研究課題/領域番号 |
20K07385
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分49020:人体病理学関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
石田 雄介 北海道大学, 医学研究院, 客員研究員 (80649088)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 人体病理 / 病理診断 / がん遺伝子診断 / 人工知能 / 画像解析 / 機械学習 / 原発性脳腫瘍 / 脳腫瘍 / 遺伝子解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳腫瘍を顕微鏡で観察すると、同じような異常細胞だけが増えているもののほか、部分ごとに違う細胞が増えているように見えるものや、複数の種類の細胞がまじりあって増えているように見えるものがあります。このときに、違うように見える細胞には、違う遺伝子変異があり、悪性度や治療への反応性がそれぞれに違うのか、あるいは実は同じ細胞の形が違うだけなのかはよくわかっていません。この研究では、人工知能で形の違いを抽出して、それぞれの細胞の種類ごとに違う遺伝子変異があるのか、もしあればその違いはどんな変異によるのかを調べます。
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| 研究成果の概要 |
人工知能画像解析にて既存の遺伝子情報が既知である毛様細胞性星細胞腫（PA）および多形黄色星細胞腫（PXA）を学習データに用いて組織像の学習を行うことで、領域がPAまたはPXAにいずれに近いかを予想するモデルを開発した。実際の遺伝子情報が未知である腫瘍についてはPAのKIAA1549-BRAF融合遺伝子あるいはPXAのBRAF V600E変異のいずれかを検出したものについてモデルを適用して良好な結果を得たが、症例数が少ないため有意な結果あるいは実用に資するには至らなかった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
PAおよびPXAはいずれか特徴的な所見を有していることが知られているが、実際の病理組織診断において類似した組織像で特徴が認識しにくいことも多く、遺伝子情報なしには診断に苦慮することも多いが、これらを人工知能画像解析を用いて画像情報から診断しうるモデルを開発したことで、実際の臨床へのフィードバックあるいは開発経験を生かしてそれ以外の種類の組織像にも対応するモデルを改めて開発するなどの広がりが期待できる結果だった。
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