| 研究課題/領域番号 |
21K08905
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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55040:呼吸器外科学関連
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
滝沢 宏光 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (90332816)
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| 研究分担者 |
近藤 和也 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (10263815)
宮本 直輝 徳島大学, 病院, 助教 (00865305)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 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: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 肺腺癌 / 浸潤診断 / 縮小手術 / 自家蛍光 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自家蛍光顕微鏡で未染の肺組織を観察すると，肺胞の骨格構造を成す肺胞弾性線維網に一致した強い自家蛍光が観察される．そして肺腺癌の浸潤部位においては，この自家蛍光を発する肺胞弾性線維網に肥厚や断裂などの構造変化が確認される．本研究では，肺腺癌の自家蛍光顕微鏡画像を機械学習アルゴリズムに学習データとしてインプットし，浸潤予測モデルを構築することを目的とする．小型肺腺癌の術中診断にこのモデルを用いることができれば，再発リスクの低い症例を適格に選別し肺機能を温存する術式を適応できるようになる．
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| 研究成果の概要 |
肺腺癌手術検体の新鮮凍結切片をデジタルスライドスキャナーの自家蛍光モードにより画像取得し、AI解析することで肺腺癌の浸潤範囲を診断するシステム構築を目的とした。切除標本から切片を作成し、自家蛍光画像取得後、Elastica Van Gieson（EVG）染色を施して画像取得した。EVG染色画像に対して①浸潤部分、②非浸潤部分、③正常肺などのアノテーションを付加し、自家蛍光とEVG染色画像を細分割してconvolutional neural network により肺腺癌浸潤範囲同定モデルを作成した。浸潤部をヒートマップとして表示するプログラムを構築中である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肺腺癌浸潤範囲同定モデルにより微小な肺癌の浸潤範囲を術中に診断できるようになれば、より個別化した治療方針として肺部分切除や肺区域切除といった、より肺を温存できる術式を適応できる肺癌患者が増える可能性がある。また、このモデルは病理医にとっても判断が難しいとされる肺腺癌の浸潤範囲の決定において、病理医の診断を補完するシステムとなる可能性もある。
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