| 研究課題/領域番号 |
21K07969
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分53010:消化器内科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 和歌山県立医科大学 |
|---|
研究代表者 |
北野 雅之 和歌山県立医科大学, 医学部, 教授 (50314571)
|
|---|
| 研究分担者 |
橋本 真一 和歌山県立医科大学, 先端医学研究所, 教授 (00313099)
村田 晋一 和歌山県立医科大学, 医学部, 教授 (20229991)
蘆田 玲子 和歌山県立医科大学, 医学部, 准教授 (90570581)
桑原 崇通 愛知県がんセンター(研究所), がん予防研究分野, 研究員 (10816408)
原 和生 愛知県がんセンター(研究所), がん予防研究分野, 研究員 (80740258)
越川 卓 修文大学, 医療科学部, 教授 (80153526)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | 超音波内視鏡 / 膵癌 / 膵腫瘍 / 穿刺生検 / 人工知能 / 遺伝子発現 / 病理診断 / 包括的1細胞遺伝子解析 / 超音波内視鏡下穿刺吸引生検 / EUS-FNA / 遺伝子解析 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
超音波内視鏡下穿刺吸引生検（EUS-FNA）は膵癌診断において重要な役割を担っているが、本研究ではEUS-FNA検体を用いた以下の次世代診断技術を開発することを目的とする。
A. 膵腫瘍性病変のEUS-FNA検体において、人工知能を用いた迅速細胞診法により、内視鏡検査時に病理医の立ち合いを不要とする診断システムを開発する。
B. 膵癌のEUS-FNA検体において網羅的な細胞集団解析および包括的1細胞遺伝子解析が可能がどうかを検討する。さらに、本法により腫瘍を取り巻く微小環境の細胞群・分子群のネットワークを解明し、化学療法効果予測・個別化医療に応用できるかを検討する。
|
| 研究成果の概要 |
本研究では、EUS-FNA検体を用いた膵腫瘍性病変の次世代診断技術を開発した。まず、人工知能（AI）を用いた迅速細胞診（AI-ROSE）の開発を行った。開発したAI-ROSEを用いた外的検証では、悪性度を3群に分けた場合および2群に分けた場合の正診率は89.8%および95.1%と良好な結果が得られた。また、AI-ROSEの膵腫瘍に対する正診率(93.3％)は、内視鏡医の正診率(68.3％)を有意に上回っていることが判明した。また、膵癌のEUS-FNA24検体において、網羅的な遺伝子解析を行ったところ、全例において次世代シークエンサーを用いたRNA遺伝子発現が定量できた。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
画像診断あるいは病理診断におけるAI技術およびその有用性は報告されているが、ROSEに応用することが本研究の独創的な点である。開発されたAI-ROSEで信頼性の高い診断精度が得られたため、病理医が内視鏡検査検査に立ち会う必要がなくなり、不足している病理医数を補完する技術になりうることが期待される。また、膵癌のEUS-FNA検体において、新規遺伝子解析により腫瘍組織を構成するRNA遺伝子を同定できることが判明したため、膵癌組織内の転移や耐性関連遺伝子を同定すること、腫瘍を取り巻く微小環境の細胞群・分子群のネットワークを解明することに発展することが期待される。
|
