| 研究課題/領域番号 |
23K05744
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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43060:システムゲノム科学関連
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| 研究機関 | 静岡県立静岡がんセンター(研究所) |
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研究代表者 |
松島 圭吾 静岡県立静岡がんセンター(研究所), その他部局等, 研究員 (30975032)
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| 研究分担者 |
井坂 光宏 静岡県立静岡がんセンター(研究所), その他部局等, 研究員 (20838700)
増田 達也 静岡県立静岡がんセンター(研究所), その他部局等, 研究員 (20934590)
河田 卓也 静岡県立静岡がんセンター(研究所), その他部局等, 研究員 (30792494)
大出 泰久 静岡県立静岡がんセンター(研究所), その他部局等, 研究員 (40631552)
小野 哲 静岡県立静岡がんセンター(研究所), その他部局等, 研究員 (50441027)
盛 啓太 静岡県立静岡がんセンター(研究所), その他部局等, 研究員 (50727534)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2025年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2024年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2023年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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| キーワード | ラジオミクス / 深層学習 / デジタルパソロジー / ALK肺癌 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
我々は、非小細胞肺癌組織のヘマトキシリンエオジン(HE)染色切片をデジタル化した全スライドデジタル病理画像(WSI)データを、深層学習プラットフォームで学習し未分化リンパ腫キナーゼ(ALK)遺伝子変異の有無を予測するモデル構築ができることを確認したが、その精度は満足できるものではない。ALK遺伝子変異予測モデルに、放射線画像情報に基づいて遺伝子異常予測を行う手法であるラジオミクスを組み合わせることで、より高精度なALK遺伝子変異予測モデルを構築したい。高精度モデルを構築することで希少な遺伝子変異の効率良いスクリーニングが可能となる。
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