| 研究課題/領域番号 |
21H02998
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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 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
若井 俊文 新潟大学, 医歯学系, 教授 (50372470)
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| 研究分担者 |
奥田 修二郎 新潟大学, 医歯学系, 教授 (00512310)
諸 和樹 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (10745566)
島田 能史 新潟大学, 医歯学系, 講師 (20706460)
永橋 昌幸 新潟大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (30743918)
松田 康伸 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (40334669)
市川 寛 新潟大学, 医歯学系, 助教 (50721875)
坂田 純 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (70447605)
宗岡 悠介 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (00769391)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2023年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2021年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
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| キーワード | 消化器癌 / 深層学習 / 人工知能 / ゲノム高次元データ解析 / 腫瘍変異負荷 / マイクロサテライト不安定性 / 高次元データ解析 / ゲノム / 高次元データ解析システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、「消化器癌のゲノム高次元データ解析システムを基盤とした深層学習によりゲノム医療用人工知能AIを開発すること」である。課題A pathway解析によるシグナル伝達系の遺伝子異常の解明、課題B 培養細胞株in vitroでの抗腫瘍効果を薬理学的評価により有効性を検証、課題C 腫瘍変異負荷(Hypermutation)における癌腫側・宿主側の病理組織学的特徴の解明、課題D 深層学習による人工知能AIの開発。本研究では、病理組織画像からHypermutationや分子標的薬の抗腫瘍効果を予測可能な消化器癌に特化した人工知能AIを開発することを目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、「消化器癌のゲノム高次元データ解析システムを基盤とした深層学習によりゲノム医療用人工知能AIを開発すること」である。消化器癌におけるゲノム解析データ、臨床情報、病理組織画像データを収集し、統合データベース化した。ゲノム解析データ、病理画像データをリンクさせて深層学習セットを作成し、高性能コンピュータで高次元データ解析できるシステムを構築した。 大腸癌における腫瘍変異負荷量における癌腫側・宿主側の病理組織学的 特徴を解明し、深層学習による人工知能AIの開発に取り組み、病理組織画像から腫瘍変異負荷量を予測可能な人工知能AIを開発し、国内特許および国際特許を取得した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究成果の学術的意義、社会的意義としては、深層学習によるゲノム医療用人工知能を開発した点にある。消化器癌におけるゲノム解析データ、病理画像データをリンクさせて深層学習セットを作成し、ノイマン型PCでプログラミングを行い、Interfaceによりノイマン型PCから高性能コンピュータで高次元データ解析できるシステムを構築した。 大腸癌における腫瘍変異負荷量における癌腫側・宿主側の病理組織学的 特徴を解明し、深層学習による人工知能AIの開発に取り組み、病理組織画像から腫瘍変異負荷量を予測可能な人工知能AIを開発し、国内特許および国際特許を取得した。
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