| 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 / pathology / radiation / PTEN loss / Japanese patient / artificial intelligence / 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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| 研究成果の概要 |
PTEN欠失は予後不良で、intraductal carcinoma of the prostate (IDC-P)との相関が欧米中心に報告されている。本研究では、欧米に比して、IDC-Pの有無にかかわらず日本人のPTEN欠失の頻度は低頻度であること、予後因子ではないことを示した。HE染色からPTEN欠失を予測するモデルを開発中である。
空間的トランスクリプトームよるIDC-P成分と浸潤癌成分との遺伝子学的差異の解析が終了し、現在投稿準備中である。
本研究で、放射線治療においての存在は予後不良因子であることを示した。現在人工知能を組み合わせた予後予測モデルを開発が終了し、投稿準備中である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本人では、PTEN欠失の頻度及びIDC-Pとの関連が欧米人と異なること、PTEN欠失は予後不良因子でないことを示した。この結果は日本人と欧米人の前立腺癌には分子生物学的に異なる病態であり、両者が異なる治療結果を示す理由と考える。
また、空間的トランスクリプトーム解析を用いたIDC-P解析も最終段階であり、前立腺癌治療および病態解明に重要な情報が提供できた。
放射線治療でも、IDC-Pの存在が予後不良因子であることが示され、今後の前立腺癌治療戦略に影響を与えることが期待される。科研費の研究期間内での発表ができなかったが、人工知能を用いて前立腺放射線治療奏効性予測方法が作成され、投稿準備中である。
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