| 研究課題/領域番号 |
21K07916
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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53010:消化器内科学関連
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| 研究機関 | 長崎大学 |
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研究代表者 |
宮明 寿光 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 准教授 (20437891)
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| 研究分担者 |
福島 真典 長崎大学, 病院(医学系), 助教 (80835596)
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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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | デジタルパソジー / 線維化 / 人工知能 / デジタルパソロジー / AI / MASH / 線維シグネチャー / NASH / NAFLD / 線維化パターン / 非アルコール性脂肪性肝疾患 / 脂肪化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
非アルコール性脂肪性肝疾患（NAFLD）は遺伝子、メタボリックシンドローム、環境因子が相互に関連し発症するヘテロな病態である。従来の病理医による人の目の診断では、その原因因子の判別は困難であった。近年、病理標本をデジタル化し、およそ400の病理像のパラメーターの網羅的な定量解析が可能となった。従来の病理医の評価に比較し、膨大なデータの客観的で質的な評価が可能となり、新しい知見が得られるようになってきている。本研究はデジタルパソロジーの技術を用いてNAFLD患者の病理パターンの網羅的解析を行い 、NAFLDを原因に基づいて新たに分類し、そのバイオマーカーを見出すことを目的とする。
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| 研究成果の概要 |
本研究はデジタルパソロジーの技術を用いてNASH患者の病理パターンの網羅的解析を行う研究である。NASH肝硬変にて肝移植患者の線維化パターンが肝癌群と非肝癌群で、線維の形態学な変化に有意差を認めた。コラーゲン線維の形態的特徴を数値化したスコアを比較したところ、高精度で鑑別可能であった。NASH肝生検症例でも同様の手法で線維化パターンを比較検討した。同様に形態学スコアで有意差を認めた。総合スコアでは高精度で発癌予測が可能であった。ALD肝硬変とNASH肝硬変においても線維の形態学的特徴に違いを見出した。またMetALD群でALDに線維化パターンは類似していたが、一部NASH類似の特徴を認めた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
NASH由来肝癌のHCCの発生はウイルス肝炎由来の発癌と比較すると比較すると低く、絞り込みが難しい。今回我々が見出した病理学的因子によりMASH発癌を高精度で予測できる可能がある。またALD肝硬変とMASH肝硬変の病理学的違いは従来判別不能であったが今回線維パターンのにより判別可能となった。今回見出した形態学的変化が生じるメカニズムを解明すれば、ALDやMASHの新たなる対策が判明する可能性がある。
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