| 研究課題/領域番号 |
24K10381
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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 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
長坂 暢 神戸大学, 医学研究科, 客員准教授 (10990757)
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| 研究分担者 |
藤田 貢 近畿大学, 医学部, 准教授 (40609997)
山下 公大 神戸大学, 医学部附属病院, 特命准教授 (80535427)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 大腸癌 / 深層学習 / イメージサイトメトリー / 空間解析 / 腫瘍免疫微小環境 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、大腸癌組織標本の腫瘍免疫微小環境(TIME)を解析し、患者予後に関わる新規組織学的バイオマーカー検出を目的とする。深層学習アルゴリズムを基盤としたイメージングサイトメトリーCu-Cytoを用いて病理組織学的空間解析を行い、TIMEを構成する細胞の局在や密度、新規開発した共局在指標(CLI)を検討する。Cu-Cytoの細胞分類・カウント機能の精度評価も重要な検討項目である。本研究は、新規手法により組織バイオマーカーを検索する上での新たなモデルケースとして、他癌種にも転用可能なシステムを提案し得る。
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