機械学習を用いた胆管癌悪性度予測モデルの構築

• 研究課題/領域番号: 24K10385
• 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50020:腫瘍診断および治療学関連
• 研究機関: 鹿児島大学
• 研究代表者: 横山 勢也 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 助教 (20569941)
• 研究分担者: 谷本 昭英 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (10217151) ; 濱田 大治 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 助教 (30771480) ; 古川 龍彦 鹿児島大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (40219100) ; 東 美智代 鹿児島大学, 医歯学域鹿児島大学病院, 准教授 (60315405) ; 杉本 知之 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (70324829) ; 赤羽 俊章 鹿児島大学, 鹿児島大学病院, 特例助教 (70754480)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024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: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024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: 胆管癌 / DNAメチル化 / 予後予測 / 機械学習 / 判別モデル

研究開始時の研究の概要

未だ人類の手中にない胆道癌は、数ある癌の中でも早期発見はもちろん、治癒を望める段階での診断が困難な難治性の癌である。それゆえ、胆道癌の早期診断法の確立、さらには最近注目されている胆管内乳頭状腫瘍の悪性度判断法の確立が望まれている。本研究課題においては、多数の検体を用いてDNAメチル情報と形態組織学解析を統合し、機械学習による判別モデルの構築を目標としている。高度に発達してきた画像診断に、悪性度を推し量る「質的診断」を加味して、治療戦略を明確に立てられる診断システムを構築、さらには、発癌リスクの評価システム開発の可能性を模索する。