| 研究課題/領域番号 |
22K07279
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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50020:腫瘍診断および治療学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
山田 修平 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい教員 (90885518)
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| 研究分担者 |
貴島 晴彦 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (10332743)
平山 龍一 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (20593734)
木嶋 教行 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (80534627)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 髄膜腫 / 遺伝子多型 / 自然歴 / 予後予測 / 機械学習 / volumetry |
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| 研究開始時の研究の概要 |
単施設としては国内有数の髄膜腫患者数を誇る当院において、画像データやゲノム情報をも包含する統合的データベースを作成する。また画像データを網羅的に解析する膨大な作業に向けて、人工知能による髄膜腫検出・体積測定の自動化技術の開発を完成させる。さらに髄膜腫の自然歴に影響する宿主遺伝要因の解明を目的としたゲノムワイド関連解析を行う。日本人特有の髄膜腫関連遺伝子を同定し、予後や経時的腫瘍体積変化を含む臨床的特徴と関連する遺伝子多型を見出す。これら全てを分野横断的に統合解析することで、悪性化を含む腫瘍増大に関わる危険因子などを見出し、髄膜腫の自然歴の解明を目標とする。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、国内でも有数の髄膜腫患者のデータベースを用いて、一般的臨床情報だけではなく、画像データやゲノム情報を分野横断的に統合解析することで、髄膜腫の自然歴の解明および予後予測アルゴリズムの構築を目標としている。これまでの研究において、画像データを解析する膨大な作業に欠かせない、機械学習による髄膜腫の自動体積測定システムを構築し、報告した。上矢状静脈洞に接した腫瘍や不正な辺縁を伴う腫瘍においても、これまで試行してきた手動セグメンテーションとの非常に高い一致率を得ることが可能となった。また自然歴や予後に影響を与える宿主遺伝要因の解明のため、400例を超える髄膜腫患者と50,000人を超えるコントロール群を用いたゲノムワイド関連解析（GWAS）を行い、現在結果を投稿中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当施設で治療歴のある1,700例を超える髄膜腫患者の一般的臨床情報や画像データを含む統合的データベースを作成中である。200例弱の髄膜腫患者の詳細な画像データを用いて、畳み込みニューラルネットワークを利用した人工知能による自動体積測定システムを開発した。また、400例超の髄膜腫患者の血液検体から一塩基多型（SNP）タイピングを行い、5万人を超えるコントロール群と比較したゲノムワイド関連解析（GWAS）を施行した。検索したバリアントは常染色体上で800万超、性染色体上で22万超であり、同結果を現在論文投稿中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
統合的髄膜腫データベースの追加・更新を引き続き行う一方で、上記自動体積測定システムを用いて、我々が有する膨大なMRI画像の解析を行い、臨床症状や治療方針に大きな影響を及ぼす腫瘍体積測定を進めていく。腫瘍体積の経時的な変化とSNPタイピング結果、一般的臨床情報を統合的に解析することにより、髄膜腫の自然歴の解明を目指す。
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