| 研究課題/領域番号 |
20K16375
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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50020:腫瘍診断および治療学関連
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| 研究機関 | 国際医療福祉大学 |
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研究代表者 |
黒住 献 国際医療福祉大学, 医学部, 准教授 (40768735)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 乳癌 / デジタルテクノロジー / 分子病理学 / 機械学習 / 人工知能 / 深層学習 / 乳がん / バイオマーカー / 薬物効果 / 病理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
診断および治療技術の発展によって，乳がん患者さんの予後は大きく改善した．しかし，乳がん患者さんのうち約2割は適切な治療を受けても再発を起こしてしまう．そのため，今でも乳がんの薬物治療の効果を早めに予測する研究が進められている．人工知能を用いた医学的研究も急速なスピードで発展を遂げているが，乳がんにおける治療の効果を予測する人工知能システムは，未だ研究が不十分である．本研究の目的は，人工知能の深層学習機能を用いて，乳がんの病理学的診断データから薬物の治療効果を予測できる革新的なツールを開発することである．このことは，多様化する乳がんの治療の中で，新たな薬物選択方法の開発につながる．
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| 研究成果の概要 |
近年の乳がんにおける診断・治療技術の発展は乳がんの予後を大きく改善したが、いまだに予後の悪いタイプの乳がんが、一定数で存在するのも事実である。一方で、人工知能などを用いた革新的デジタル医用技術は急速なスピードで発展を遂げており、様々な医学研究分野においても、人工知能などのデジタル技術を応用した新たな医学研究が多く進められてきている。この研究助成を基に乳がん診療のさらなる向上のために革新的デジタル技術を用いた乳がんの診断・治療に関する研究を今後どのような形で進めていくべきか、多くの若い先生方と話し合いを続けている。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医療現場における乳がんの診断・治療には、乳がんにおける分子生物学的特徴を理解することはもちろんのこと、選択された手法に関して、そのリスクやベネフィットを含めた臨床腫瘍学に関しての豊富な知識と経験が必要とされる。しかし、現実の問題としてそれを的確に行うことができる専門家は世界各国で未だ不足している状況である。われわれは、人工知能などのデジタル技術を用いた革新的医療技術の臨床的信頼性を検証し、乳癌診療におけるリソース不足を解消するための新しい医療ネットワークの構築を目指している。このことは偏在化した地域医療や発展途上国における医療の均てん化につながると考えている。
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