| 研究課題/領域番号 |
21K06933
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 愛知医科大学 |
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研究代表者 |
都築 豊徳 愛知医科大学, 医学部, 教授 (70627645)
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| 研究分担者 |
山本 陽一朗 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (00573247)
小林 恭 京都大学, 医学研究科, 教授 (00642406)
羽賀 博典 京都大学, 医学研究科, 教授 (10252462)
佐々 直人 愛知医科大学, 医学部, 教授 (50437026)
高原 大志 愛知医科大学, 医学部, 助教 (50790317)
溝脇 尚志 京都大学, 医学研究科, 教授 (90314210)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | prostate cancer / IDC-P / artificial intelligence / PTEN loss / radiation therapy / 導管内癌 / PTEN欠失 / TMPRSS2-ERG融合遺伝子 / 人工知能 / 予後不良因子 / 治療奏功予測 / 前立腺癌 / 予後因子 / 免疫染色 / 放射線治療 / intraductal carcinoma / 人工知能システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
前立腺全摘症例を用いて、導管内癌の存在とPTEN欠失の関連性を検討する。
人工知能システムを用いて、HE標本からPTEN欠失補助システムを確立する。
放射線治療を受けた患者における導管内癌の有無を加味して、現状を凌駕する予後予測能及びAI予後予測システムの開発を目指す。
本研究の成果は、患者個々の前立腺癌の適格な治療に寄与すると考える。
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| 研究実績の概要 |
Intraductal carcinoma of the prostate (IDC-P)の有無が前立腺癌の予後不良因子であり、日米欧のガイドライン及び2022年発刊のWHO分類にその重要性が記載されている。放射線治療において、IDC-Pの存在が予後に影響することを示した論文は世界的にも2本のみである。今回放射線治療においても、IDC-Pの存在は予後不良因子であることを本邦で初めて示した[Cancer Sci. 2022, PMID: 35514196]。現在、IDC-Pの存在と人工知能を組み合わせることにより、従来では得られなかった高精度の予後予測モデルを開発した。現在投稿準備中である。
PTEN欠失は前立腺癌の予後不良因子で、特にIDC-P患者に多いことが欧米で報告されているが、本邦でのその頻度並びに予後因子としての意義は不明であった。PTEN欠失に関連するTMPRESS-ERG 融合遺伝子の頻度は欧米人では60%前後であるが、日本人では30%程度と大きく異なることが我々の研究も含め、よく知られている。日本人のPTEN欠失の頻度は、IDC-Pの有無とは無関係に20%前後と欧米に比して低頻度であること、PTEN欠失の有無は予後とは関係ないことを示した[Pathol Int. 2023, PMID: 37608749]。現在、HE所見からPTEN欠失を予測する人工知能モデルを作成中である。
IDC-Pの機序解明に空間的トランスクリプトームを導入し、IDC-P成分と浸潤癌成分との遺伝子学的差異の解明を行った。本解析は既に終了し、最終的なデーター解析を行っている状況である。本内容については投稿準備中である。
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