病理組織切片デジタル画像を用いた機械学習と口腔癌の浸潤能予測ツールの開発

• 研究課題/領域番号: 20K21884
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分90:人間医工学およびその関連分野
• 研究機関: 山梨大学
• 研究代表者: 上木 耕一郎 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (40313663)
• 研究分担者: 安藤 英俊 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (50221742) ; 吉澤 邦夫 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (60452108)
• 研究期間 (年度): 2020-07-30 – 2022-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2021年度)
• 配分額: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円); 2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2020年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
• キーワード: 口腔扁平上皮癌 / 浸潤様式 / 機械学習 / 上皮間葉移行 / 病理組織切片 / デジタル画像

研究開始時の研究の概要

本邦において、口腔癌の組織学的悪性度評価として、腫瘍宿主境界部の浸潤様式の山本・小浜（YK）分類は頻用されており、予後、とくに頸部リンパ節転移の有無に相関がある。そこで、YK分類に基づき浸潤先端部の特徴ベクトルと遺伝子発現量を抽出し、機械学習によって両者のパターン認識を行うことで、先端部の形状特徴を変化させる責任遺伝子を明確にして、口腔癌の浸潤能および予後予測の精度を上昇させる。

研究成果の概要

口腔癌の浸潤能および予後を推測するために、病理組織標本の浸潤形態に着目した山本・小浜分類（YK分類）が国内では頻用されている。そこで、我々はYK分類の判別を自動化する浸潤予測ツールを機械学習を用いて開発した。その結果、YK分類を予測する分類精度は87％であり、良好な結果を示した。
また、がん細胞間にある細胞間橋の分布状態が生命予後と関連していることも示唆された。

研究成果の学術的意義や社会的意義

口腔扁平上皮癌のデジタル病理画像から得られた画像特徴を機械学習化することで、浸潤様式を自動的に判別することが可能であった。さらに画像解析と遺伝子解析を融合し、生命予後に関連する臨床病理学的因子を生物学的だけでなく数理的にも解明し、臨床応用する可能性も見出された。
本研究は、他のがん種にも応用可能であり、がんの診断・治療の均質化を図ることにつながるため、その学術的・社会的意義は大きいと考える。

研究成果

• [雑誌論文] Automatic discrimination of Yamamoto-Kohama classification by machine learning approach for invasive pattern of oral squamous cell carcinoma using digital microscopic images: a retrospective study (2022)
  • 著者名/発表者名: Yoshizawa Kunio、Ando Hidetoshi、Kimura Yujiro、Kawashiri Shuichi、Yokomichi Hiroshi、Moroi Akinori、Ueki Koichiro
  • 雑誌名: Oral Surgery, Oral Medicine, Oral Pathology and Oral Radiology 巻: 133 号: 4 ページ: 441-452
  • DOI: 10.1016/j.oooo.2021.10.004
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] High expression of protein tyrosine kinase 7 in oral squamous cell carcinoma: Clinicopathological correlation and prognosis relevance (2022)
  • 著者名/発表者名: Kimura Yujiro、Yoshizawa Kunio、Hotta‐Osada Asami、Moroi Akinori、Ishii Hiroki、Sakurai Daiju、Saitoh Masao、Oishi Naoki、Kondo Tetsuo、Ueki Koichiro
  • 雑誌名: Clinical and Experimental Dental Research 巻: 8 号: 2 ページ: 506-512
  • DOI: 10.1002/cre2.553
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Ets family proteins regulate the EMT transcription factors Snail and ZEB in cancer cells (2022)
  • 著者名/発表者名: Ichikawa Mai Koizumi、Endo Kaori、Itoh Yuka、Osada Asami Hotta、Kimura Yujiro、Ueki Koichiro、Yoshizawa Kunio、Miyazawa Keiji、Saitoh Masao
  • 雑誌名: FEBS Open Bio 巻: - 号: 7 ページ: 1353-1364
  • DOI: 10.1002/2211-5463.13415
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Loss of intercellular bridges in the depth of invasion measurement area is a novel negative prognostic factor for oral squamous cell carcinoma: A retrospective study (2022)
  • 著者名/発表者名: Yoshizawa Kunio、Kimura Yujiro、Moroi Akinori、Ishii Hiroki、Sakurai Daiju、Saitoh Masao、Oishi Naoki、Kondo Tetsuo、Toyoura Masahiro、Ueki Koichiro
  • 雑誌名: Oral Surgery, Oral Medicine, Oral Pathology and Oral Radiology 巻: - 号: 1 ページ: 84-92
  • DOI: 10.1016/j.oooo.2022.02.017
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] EHF suppresses cancer progression by inhibiting ETS1-mediated ZEB expression (2021)
  • 著者名/発表者名: Kaname Sakamoto, Kaori Endo, Kei Sakamoto, Kou Kayamori, Shogo Ehata, Jiro Ichikawa, Takashi Ando, Ryosuke Nakamura, Yujiro Kimura, Kunio Yoshizawa, Keisuke Masuyama, Tomoyuki Kawataki, Kunio Miyake, Hiroki Ishii, Tomonori Kawasaki, Keiji Miyazawa, and Masao Saitoh
  • 雑誌名: oncogenesis 巻: 10 号: 3 ページ: 1-15
  • DOI: 10.1038/s41389-021-00313-2
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] 口腔扁平上皮癌病理組織切片のデジタル画像を用いた機械学習におけるがん浸潤様式と分化度の自動判別方法の検討 (2021)
  • 著者名/発表者名: 吉澤邦夫
  • 学会等名: 第34回日本口腔診断学会総会・学術大会
• [学会発表] 口腔扁平上皮癌における浸潤深さ（DOI）と細胞間橋の関連について (2021)
  • 著者名/発表者名: 吉澤邦夫
  • 学会等名: 第40回日本口腔腫瘍学会総会・学術大会