| 研究課題/領域番号 |
21K08170
|
|---|
| 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53030:呼吸器内科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 北海道大学 |
|---|
研究代表者 |
品川 尚文 北海道大学, 医学研究院, 客員教授 (20431372)
|
|---|
| 研究分担者 |
畑中 豊 北海道大学, 大学病院, 特任准教授 (30589924)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (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: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
|
|---|
| キーワード | 気管支腔内超音波断層法 / 腫瘍含有率 / AI / 原発性肺癌 / 気管支鏡 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
肺癌診療では経気管支生検が行われることが多いが、NGSを行うための十分な検体量を採取することは容易ではない。特に、NGSの推奨要件にある生検検体の腫瘍含有割合が30%以上であることは、満たさないことも多い。原発巣からの生検は、気管支腔内超音波断層法(EBUS)を併用する方法が普及している。このEBUSの画像からリアルタイムに予想される腫瘍含有割合が分かれば、NGSの成功率上昇につながると考えられる。近年、普及しつつある人工知能(AI)を用いて、生検を行った部位のEBUS画像と生検組織の結果を深層学習に用いて、腫瘍含有割合をリアルタイムに評価できるEBUS画像解析ソフトの開発を行う。
|
| 研究実績の概要 |
【背景】肺がん診療において網羅的に遺伝子解析を行うことができる次世代シーケンサー（NGS）の重要性は年々高まっている。本邦で広く普及しているオンコマインDx Target TestマルチCDxシステムを用いた遺伝子解析には腫瘍細胞含有率30%以上の検体が推奨されているが、経気管支生検では腫瘍細胞含有率が低い検体しか採取できないことがある。
【目的】ガイドシース併用気管支腔内超音波断層法下経気管支生検（EBUS-GS-TBB）検体の腫瘍細胞含有率と関連がある臨床因子を明らかにする。
【方法】当院で2018年10月から2021年9月の期間にEBUS-GS-TBB 検体を用いてNGS解析を行なった50例を対象とし、腫瘍細胞含有率30%未満（低率群）と30%以上（高率群）の2群に分け、後方視的に検討した。
【結果】低率群、高率群はそれぞれ13例、37例であった。低率群は高率群と比較して病変が肺門からの距離 “内側1/3” に存在している症例が多い傾向があった（46.2% vs 18.9%, p=.073）。EBUS所見については低率群では高率群と比較してAdjacent toであった症例（38.5% vs 8.1%, p=.021）や栗本分類Type ⅢBであった症例（76.9% vs 37.9%, p=.024）が有意に多かった。一方で生検回数、使用したガイドシースのサイズ、1.5mm鉗子以外のデバイス（1.9mm鉗子やクライオプローブ）使用の有無では含有率に差がなかった。
【結語】EBUS-GS-TBB検体の腫瘍細胞含有率は病変位置やEBUS所見によって予測できる可能性がある。今後、AIを使ったEBUS画像の解析を開始する。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
AIソフトの開発には、予想以上に金銭と専門知識が必要で、専門知識、技術をもち、かつ低コストでサポートしてくれる協力者の確保に難渋した。昨年度内に協力者を確することはできたが、研究計画、システムの構築などに時間を要している。
|
| 今後の研究の推進方策 |
AIの部分については、北海道大学 情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野
山本雅人教授に協力いただくことになった。EBUS画像の動画記録装置の準備はできたのだが、研究計画書の調整、IRBの審査を待ってデータの解析を始めたい。
|
