| 研究課題/領域番号 |
20K16180
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 独立行政法人国立病院機構埼玉病院(臨床研究部) (2023)
慶應義塾大学 (2020-2022) |
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研究代表者 |
江本 桂 独立行政法人国立病院機構埼玉病院(臨床研究部), 診療部, 病理診断医師 (40570859)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | Adenocarcinoma / Lung cancer / Filigree pattern / Histological subtype / 肺腺癌 / 肺がん / 腺癌 / デジタルパソロジー / Filigree / 肺癌 / 肺病理 / 微小乳頭状構造 / Micropapillary |
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| 研究開始時の研究の概要 |
肺癌の肉眼的な形や顕微鏡的な形は、その癌の悪性度を示唆する指標となる。過去の研究から、肺腺癌に関しては基本的な5パターンが確立しているが、遺伝子情報や予後の観点から更なる改善の余地があると考えられる。申請者はFiligree patternという顕微鏡的な形を認識し、基本5パターンのうちのMicropapillary patternに内包することで、指標としての向上が見込めると考えている。Filigree patternを肉眼的、顕微鏡的、AI的に解析したり、種々の遺伝子情報を組み合わせたりして、肺癌の診断向上や治療ターゲットの検索を行う。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、Filigree patternの概念を組み込んだ腺癌亜型7パターンを分類するAIを作成し、その過程で色補正や画像サイズ選定の重要性を示した。Filigree patternを取り入れたWHOグレード分類は第4版および第5版とも既報と同様の傾向を示したが、今回のコホートではわずかに第4版のグレード分類の方が検出力が強かった。高グレードの組織亜型が腫瘍全体の5-20%の時には、腫瘍中心領域に高グレード成分比率の多い症例が予後不良であり、Filigree patternを含む組織亜型は割合だけでなくその分布も重要である可能性を見出した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Filigree patternは肺癌WHO分類第5版から採用された新しい概念であるが、その概念を含む肺腺癌組織亜型を分類可能なAIを設計した。肺腺癌亜型分類は複雑で、本研究でも7種類を対象としたが、病理医に近い分類が可能であった。組織亜型はその割合のみが予後予測に用いられているが、本研究ではAIを補助的に使用することでヒトが作業・分類するのが難しい組織亜型の分布を可視化することに成功し、組織亜型の分布も予後に影響し得ることを示した。本研究により、filigree patternを含む組織亜型の臨床的・研究的意義が広がったと考えられる。
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