| 研究課題/領域番号 |
22KK0118
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分50:腫瘍学およびその関連分野
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
谷岡 真樹 岡山大学, 医歯薬学域, 准教授 (60573045)
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| 研究分担者 |
遠西 大輔 岡山大学, 大学病院, 研究教授 (20825096)
枝園 忠彦 岡山大学, 大学病院, 教授 (30509451)
宮内 翔子 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40828555)
諸岡 健一 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (80323806)
柳井 広之 岡山大学, 大学病院, 教授 (90379735)
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| 研究期間 (年度) |
2022-10-07 – 2026-03-31
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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 |
20,150千円 (直接経費: 15,500千円、間接経費: 4,650千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2024年度: 15,080千円 (直接経費: 11,600千円、間接経費: 3,480千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | CDK4/6阻害薬 / 説明可能な深層学習 / 空間的遺伝子発現 / 乳癌 / GeoMx / ＣＤＫ４／６阻害薬 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
CDK4/6阻害薬パルボシクリブを受けた300名の日本人乳癌病理標本に、Attention機構、Grad-CAM等を適用して、CDK4/6阻害薬感受性・抵抗性に関する“説明可能な”深層学習モデルを複数構築し、米国人300名の乳癌病理標本を用いて精度を検証する。そして最も高精度の感受性・抵抗性モデルが特定した腫瘍内または周囲環境部位1000か所についてGeoMxを用いた空間的遺伝子発現解析を行い、腫瘍内特定部位には変異・コピー数解析を追加する。遺伝子研究の大家であるノースカロライナ大学のPerouと共同で、新規のCDK4/6阻害薬感受性・抵抗性規定因子を同定する。
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| 研究実績の概要 |
これまでに岡山大学病院・姫路赤十字病院・福山市民病院、広島市民病院、四国がんセンターのすべての病院において研究の倫理承認を得た。そして岡山大学病院・姫路赤十字病院において１次治療としてCDK4/6阻害薬パルボシクリブ・アベマシクリブを受けた約３５０名の奏効、無増悪生存期間を含む臨床情報を取得した。さらに１７８名の５１１ブロックについてはHE標本を新たに作成した、さらに約２５０サンプルについてER,Ki67, p１６の免疫組織染色を追加した。すべての各標本のデジタル化を行った。
さらにAIモデルの開発を行っている。腫瘍を画像上でマーキングし、その224pixel四方の画像タイルを取り出す。病理画像の事前学習モデルを用いて、各タイルの特徴量を抽出し、さらにMultiple instance learningを行って、無増悪生存期間と相関する特徴部位を色分けして示す。既にVisiumを用いて１２サンプルの遺伝子発現解析を終えている。このデータを用いて、AIモデルの確からしさを検討する。
進展はおおむね計画通りである。
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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
進展はおおむね計画通りである。
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| 今後の研究の推進方策 |
確からしいAIモデルを得て、共同研究先であるUNCサンプルのHE画像を得る。そのうえでAIモデルの確からしさを検討し、Spatial transcriptomeを行う
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