膵癌の化学療法感受性・予後予測のためのAI画像診断技術の開発

• 研究課題/領域番号: 21K20919
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0903:器官システム内科学およびその関連分野
• 研究機関: 神戸大学
• 研究代表者: 山田 恭孝 神戸大学, 医学研究科, 医学研究員 (10910002)
• 研究期間 (年度): 2021-08-30 – 2023-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2022年度)
• 配分額: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円); 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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 膵癌 / 線維化 / AI画像診断技術 / AI診断 / CT / 化学療法感受性 / 予後予測

研究開始時の研究の概要

膵癌は全ての癌種の中で最も予後が悪い悪性腫瘍であるが、近年、腫瘍内の線維化の程度が膵癌の予後に関連する事が報告され注目を集めている。申請者らも線維化の多い膵癌は予後良好で、特定の化学療法に対する感受性が高い事を明らかにしている。本研究の目的は、膵癌の診断目的に撮影された造影CT画像を用いて、AI画像診断技術により腫瘍内部の線維化の程度を予測し、有効な化学療法選択に寄与する画像診断法を開発する。

研究成果の概要

膵癌は全ての癌種の中で最も予後が悪いが、近年腫瘍内の線維化の多寡が膵癌の予後に関連する事が報告されている。本研究の目的は、AI画像診断技術により腫瘍内の線維化の程度を予測し、化学療法選択に寄与する画像診断法を開発する事である。膵癌切除検体を用いた検討で、腫瘍内線維化高度群は軽度群と比較して有意に予後が良好で術後化学療法の感受性が高いことが判明した。次に、膵癌の線維化予測のために、まずは膵癌を自動で同定するAI診断システムを開発した。膵癌を検出する腫瘤検出AI、膵癌の間接所見を検出する膵菅拡張、膵萎縮検出AIを作成し、良好な感度、特異度が得られた。今後は線維化予測AIの開発に取り組む予定である。

研究成果の学術的意義や社会的意義

膵癌は未だ予後が悪く、５年生存率は10%に満たない。予後改善のためには治療前に化学療法の感受性を予測することが重要であるが、未だ予測する手段は存在しない。本研究により、腫瘍内部の線維化を測定することは予後予測に有用であり、術後化学療法感受性予測マーカーとして有用である可能性が示唆された。また、線維化予測AIができれば手術例のみならず非手術例においても化学療法感受性予測、予後予測が可能となり、膵癌診療に大いに役立つことが期待される。