光学機器と唾液と人工知能を用いた口腔癌の判別法の開発と臨床評価

• 研究課題/領域番号: 23K09347
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分57060:外科系歯学関連
• 研究機関: 山形大学
• 研究代表者: 石川 恵生 山形大学, 医学部, 講師 (00466640)
• 研究分担者: 杉本 昌弘 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科(藤沢), 教授 (30458963) ; 深見 忠典 山形大学, 大学院理工学研究科, 教授 (70333987)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 光学機器 / 人工知能 / 唾液 / 代謝物 / 画像診断

研究開始時の研究の概要

専門医による口腔癌の診断は容易であるが、多くの開業歯科医にとっては難しいのが実態であり、患部を撮影して客観的・定量的に診断支援を行う技術の必要性は極めて高い。そこで本研究では、(1)唾液中分子マーカーと画像による疾患部の生化学的・物理的な特徴の統合解析による診断予測精度の向上、(2)AIの画像判断アルゴリズムの明示化に取り組む。これらのプロセスにより精度向上だけでなく、AIが学習した専門医の画像判断基準も可視化でき、技術の均てん化も副次的な成果として得られる。臨床医と情報科学の専門家が共同で初めて得られる口腔癌診断分野における新しい学術的な成果を創出する。

研究実績の概要

本年度は対象者の登録を中心に行った。具体的には、口腔がん患者15名、口内炎患者12名、咬傷患者15名、義歯性潰瘍患者18名、線維腫患者8名、乳頭腫患者5名、そして健常者約100名から蛍光観察装置による口腔蛍光観察画像の撮影と唾液採取を行った。採取した画像には、病変部を描出しROI(region of interest)画像として保存をしている。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

新規の口腔がん患者は1年6か月で50名の登録を予定しているが、今のところ15名にとどまっている。口腔がん以外の患者については順調に登録ができているが、残り6か月で35名の口腔がん患者を集める必要があり、やや遅れていると評価した。

今後の研究の推進方策

今年度で予定していたある程度の患者と健常者から、蛍光観察画像と唾液を取得する。今年度である程度の数を集めることができると考えており、採取した唾液の測定も開始する。