卵巣癌における深層学習を利用したラジオミックス・ラジオゲノミックス解析について

• 研究課題/領域番号: 21K09466
• 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56040:産婦人科学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 宮本 雄一郎 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (70634955)
• 研究分担者: 曾根 献文 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (90598872)
• 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: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 子宮肉腫 / 深層学習 / 自動診断 / 卵巣腫瘍 / 卵巣癌 / ラジオミクス / ラジオジェノミクス / 人工知能 / Radiomics / Radiogenomics

研究開始時の研究の概要

卵巣癌は婦人科悪性腫瘍の中で最も死亡者数が多い疾患であり、組織型が多彩である。そのため検査、治療薬が開発され多様化しているため、患者に対する適切な治療の提供が不十分であると考える。そこで我々は深層学習を用いたRadiomics/Radiogenomicsを用いた解析を行い、卵巣癌のMRI画像特徴量から卵巣腫瘍の良悪性診断、予後推定、遺伝子異常判定が行えるシステムの開発を目指す。最終的に画像データを中心とした多層データを用い、深層学習を用いたマルチオミックス解析を行う。この研究を通して、低コストかつ迅速に卵巣癌の全体像を掴み、治療選択、予後予測できる最先端の医療機器開発を目指す。

研究実績の概要

前年度に開発した子宮肉腫鑑別AIを改良する目的で、3施設の子宮肉腫と子宮筋腫を罹患 した患者、子宮肉腫：63例、子宮筋腫：200例を学習用データセットとして用いた。深層学習と評価判定は、MobileNetV2というネットワークモデルを用いた。 まず初めに、この学習用データセットで「腫瘍判別AI（Tumor Image Filter）」という腫瘍が MRI 画像に含まれるか否かを判別するAIを開発した。腫瘍判別AIで腫瘍が含まれると判定された画像を抽出した際の正診率は92.68%でした。 続いて、腫瘍判別AIに既存の子宮肉腫鑑別AIを組み合わせることにより、医師がMRI画像 を選別することなく、自動化された形で子宮肉腫を診断できるシステム「子宮肉腫自動診断AI （AutoDiag-AI）」を開発した。学習・検証用データセットを用いた交差検証では、 子宮肉腫自動診断AIの正診率は89.32%であった。 さらに、当施設を受診した子宮肉腫と子宮筋腫に罹患した患者の交差検証に用いていない未知の症例データ（子宮肉腫：8例、子宮筋腫：24例）を追加の検証用データセットとして新たに用意し評価を行った。その結果、子宮肉腫自動診断AIの正診率は 92.44%であった。同データセットを放射線科専門医が診断した場合の正診率が 84.38%であったことから、子宮肉腫自動診断AIは、新しい症例データに対しても高い診断精度が得られることが示唆された。上記自動診断AIを卵巣腫瘍も利用して現在、解析中である。

研究成果

• [雑誌論文] Evolution of a surgical system using deep learning in minimally invasive surgery (Review) (2023)
  • 著者名/発表者名: Sone Kenbun、Tanimoto Saki、Toyohara Yusuke、Taguchi Ayumi、Miyamoto Yuichiro、Mori Mayuyo、Iriyama Takayuki、Wada-Hiraike Osamu、Osuga Yutaka
  • 雑誌名: Biomedical Reports 巻: 19 号: 1
  • DOI: 10.3892/br.2023.1628
• [雑誌論文] Heterogeneous effects of cytotoxic chemotherapies for platinum-resistant ovarian cancer (2023)
  • 著者名/発表者名: Nara Katsuhiko、Taguchi Ayumi、Yamamoto Takehito、Hara Konan、Tojima Yuri、Honjoh Harunori、Nishijima Akira、Eguchi Satoko、Miyamoto Yuichiro、Sone Kenbun、Mori Mayuyo、Takada Tappei、Osuga Yutaka
  • 雑誌名: International Journal of Clinical Oncology 巻: 28 号: 9 ページ: 1207-1217
  • DOI: 10.1007/s10147-023-02367-1
• [雑誌論文] Development of a deep learning method for improving diagnostic accuracy for uterine sarcoma cases (2022)
  • 著者名/発表者名: Toyohara Yusuke、Sone Kenbun、Noda Katsuhiko、Yoshida Kaname、Kurokawa Ryo、Tanishima Tomoya、Kato Shimpei、Inui Shohei、Nakai Yudai、Ishida Masanori、Gonoi Wataru、Tanimoto Saki、Takahashi Yu、Inoue Futaba、Kukita Asako、Kawata Yoshiko、Taguchi Ayumi、Furusawa Akiko、Miyamoto Yuichiro et al
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 12 号: 1 ページ: 19612-19612
  • DOI: 10.1038/s41598-022-23064-5
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] The metabolic stress-activated checkpoint LKB1-MARK3 axis acts as a tumor suppressor in high-grade serous ovarian carcinoma (2022)
  • 著者名/発表者名: Hidenori Machino, Syuzo Kaneko, Masaaki Komatsu, Noriko Ikawa, Ken Asada, Ryuichiro Nakato, Kanto Shozu, Ai Dozen, Kenbun Sone, Hiroshi Yoshida, Tomoyasu Kato, Katsutoshi Oda, Yutaka Osuga, Tomoyuki Fujii, Gottfried von Keudell, Vassiliki Saloura, Ryuji Hamamoto
  • 雑誌名: Communications Biology 巻: 5 号: 1 ページ: 39-39
  • DOI: 10.1038/s42003-021-02992-4
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Genetic diagnosis of pseudomyxoma peritonei originating from mucinous borderline tumor inside an ovarian teratoma (2022)
  • 著者名/発表者名: Taguchi Ayumi、Rokutan Hirofumi、Oda Katsutoshi、Tanikawa Michihiro、Tanimoto Saki、Sone Kenbun、Mori Mayuyo、Tsuruga Tetsushi、Kohsaka Shinji、Tatsuno Kenji、Shinozaki-Ushiku Aya、Miyagawa Kiyoshi、Mano Hiroyuki、Aburatani Hiroyuki、Ushiku Tetsuo、Osuga Yutaka
  • 雑誌名: BMC Medical Genomics 巻: 15 号: 1 ページ: 51-51
  • DOI: 10.1186/s12920-022-01188-x
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Application of artificial intelligence in gynecologic malignancies: A review (2021)
  • 著者名/発表者名: Sone Kenbun、Toyohara Yusuke、Taguchi Ayumi、Miyamoto Yuichiro、Tanikawa Michihiro、Uchino‐Mori Mayuyo、Iriyama Takayuki、Tsuruga Tetsushi、Osuga Yutaka
  • 雑誌名: Journal of Obstetrics and Gynaecology Research 巻: 47 号: 8 ページ: 2577-2585
  • DOI: 10.1111/jog.14818
• [雑誌論文] Enhanced antitumor activity of combined lipid bubble ultrasound and anticancer drugs in gynecological cervical cancers (2021)
  • 著者名/発表者名: Yamaguchi Kohei、Matsumoto Yoko、Suzuki Ryo、Nishida Haruka、Omata Daiki、Inaba Hirofumi、Kukita Asako、Tanikawa Michihiro、Sone Kenbun、Oda Katsutoshi、Osuga Yutaka、Maruyama Kazuo、Fujii Tomoyuki
  • 雑誌名: Cancer Science 巻: on line 号: 6 ページ: 1-11
  • DOI: 10.1111/cas.14907
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Intraperitoneal Administration of a Cisplatin-Loaded Nanogel through a Hybrid System Containing an Alginic Acid-Based Nanogel and an <i>In Situ</i> Cross-Linkable Hydrogel for Peritoneal Dissemination of Ovarian Cancer (2021)
  • 著者名/発表者名: Yamaguchi Kohei、Hiraike Osamu、Iwaki Haruna、Matsumiya Kazuki、Nakamura Noriko、Sone Kenbun、Ohta Seiichi、Osuga Yutaka、Ito Taichi
  • 雑誌名: Molecular Pharmaceutics 巻: 18 号: 11 ページ: 4090-4098
  • DOI: 10.1021/acs.molpharmaceut.1c00514
  • 査読あり