| 研究課題/領域番号 |
21H03839
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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90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
中根 和昭 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい教授 (10298804)
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| 研究分担者 |
山本 浩文 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (30322184)
横山 雄起 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (60615714)
橘 理恵 大島商船高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (90435462)
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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: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2022年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2021年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
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| キーワード | ホモロジー / クロマチンパターン / 細胞診断 / 遠隔診断 / ホモロジー法 / クロマチン解析 / ビッグデータ / ホモロジープロファイル法 / データの構造化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
クロマチンパターンに代表されるように、医療現場に現れる画像のほとんどは構造化されていない。本研究ではホモロジープロファイル法を用いて画像データを構造化してAI等の最新技術で解析を進める。
ホモロジ量は数学的には二次元の特徴量であるため、現在ＡＩで用いられている特徴量からは導出できない上に、「接触」という物理現象に結びついているため、医学理論・医師の感覚と一致したアルゴリズムの設計が可能であり、教師データによらないロバストなシステム構築が可能であると考えられる。本研究は実証的基盤を整備する。。
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| 研究成果の概要 |
ホモロジーとは図形の接触を定量化する数理的な概念であるが、近年では病理画像など複雑な画像に対する解析法として有効な考え方であることが分かってきた。今回、その考え方を深化した手法（ホモロジー・プロファイル法）を用い、肺細胞の核クロマチンパターンを定量化し、その数値に基づき肺癌組織型分類を試みた。本期間では、癌種の区別（小細胞癌・腺癌・扁平上皮癌）を行ったところ、良好な結果が得られた。これは治療薬の選択に客観性が生まれ、癌治療の均てん化に大きな貢献をするであろう。特に40倍での画像でも解析が可能であることが示されたので、油浸を行う必要性がなくなり、臨床場面での応用が期待できるようになった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肺癌の細胞診には、気管支鏡下の擦過・気管支肺胞洗浄・CTガイド下穿刺吸引・EBUS-TBNAならびに喀痰などの細胞採取法があるが、外科切除不能な進行期肺癌では、多くの場合細胞診が確定診断になることが多い。このため小細胞癌・非小細胞癌、腺癌・扁平上皮癌の細胞学的鑑別を精度良く行うことが重要である。
細胞診断の標準化についてはサンプルの多様性から、標準的クライテリアの設定は難しい。しかし、の核クロマチンパターンが診断において大きなウエイトを占めていることは間違いなく、もしこれを客観的な数理的指標を用いて表現できれば、自動診断支援技術開発の手がかりだけでなく、病理現象への理解が進むと考えられる。
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