| 研究課題/領域番号 |
21K18319
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分90:人間医工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
小玉 哲也 東北大学, 医工学研究科, 教授 (40271986)
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| 研究分担者 |
SUKHBAATAR ARIUNBUYAN 東北大学, 歯学研究科, 助教 (20867147)
森 士朗 東北大学, 大学病院, 講師 (80230069)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 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 |
25,870千円 (直接経費: 19,900千円、間接経費: 5,970千円)
2023年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
2022年度: 10,660千円 (直接経費: 8,200千円、間接経費: 2,460千円)
2021年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
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| キーワード | リンパ節転移 / 照射線 / 人工知能 / 遺伝子解析 / アブスコパル効果 / リンパ節 / 転移 / AI / 診断 / 治療 / アブコパル効果 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本課題では人工知能を用いた転移リンパ節診断法, アブスコパル効果, 放射線療法, 網羅的遺伝子解析を融合し, 転移初期段階にあるセンチネルリンパ節の治療を介して遠隔転移の治療を目指す革新的なリンパ行性薬剤送達法の開発を目的にする. 本申請は, 転移予測困難であった転移初期リンパ節を的確に診断し, 不必要な郭清術を減少させる可能性を秘めるものである.
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| 研究実績の概要 |
(1) 深層学習を用いたリンパ洞の画像解析法の展開
転移リンパ節での腫瘍増殖にともなうリンパ洞の形態学的変化を定量的にもとめるために深層学習を適用した. 転移リンパ節の病理切片を抗LYVE-1抗体で染色し, その画像をバーチャルスライドスキャナーで取り組んだ. 256×256ピクセルのパッチ画像に分割し, 学習に適した画像を300枚選定した. 各画像に対応するリンパ洞マスク画像を生成し, 入力画像（病理画像）, 出力画像（マスク画像）とするデータセットを構築後に機械学習を実施した. 教師データ（リンパ洞マスク画像）と推定データ（モデル出力マスク画像）の一致率が82%になった. 特にリンパ洞に関しては96%になった.
(2) リンパ行性薬物送達法(LDDS)併用による免疫放射線療法
MXH10/Mo/lprマウスにルシフェラーゼ発現腫瘍を腸骨下リンパ節に注射し,固有腋窩リンパ節(PALN)に転移を誘導する. 腫瘍接種後4日目と8日目にSiLNに放射線を照射し, その後4日目にLDDSで抗CTLA4 mAbとSiLNに投与する. 生物発光イメージングでPALN内の腫瘍増殖を計測し, 超音波イメージングでPALNの体積,組織学的染色で治療反応と免疫関連有害事象(irAE)を解析した. LDDS放射線免疫療群は, 最も良好な治療効果を示し, また, IrAEも減少した. 本療法はirAEを最小限に抑えながら転移リンパ節治療を強化する可能性がある.
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