体幹組成指標のAI自動計測と日本人大規模コホートでの悪性腫瘍等の予後予測能力の検証

• 研究課題/領域番号: 24K10831
• 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52040:放射線科学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 五ノ井 渉 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (60631174)
• 研究分担者: 田口 慧 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (40625737) ; 花岡 昇平 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (80631382) ; 濱田 毅 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (90723461) ; 菅原 弘太郎 地方独立行政法人埼玉県立病院機構埼玉県立がんセンター(臨床腫瘍研究所), 病院 消化器外科, 医長 (90914812)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 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: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: Sarcopenia / Computed tomography / Frailty / Deep-learning / Oncology

研究開始時の研究の概要

サルコペニアは、加齢や二次的変化により骨格筋量・質が減少する病態状態であり、悪性腫瘍等の予後予測因子と考えられている。骨格筋脂肪変性度、皮下脂肪量、内臓脂肪量など他の体組成指標も予後予測能力が示唆されている。これらの体組成指標はCTの断層画像から算出可能である。しかし、既報の殆どは単施設・小規模・欧米人対象のコホート研究で、アジア人のエビデンスが乏しい。本研究では、CT画像から複数の体組成指標を自動計算する人工知能プログラムを、世界最大規模の日本人コホートに適用し、撮像条件による体組成指標の差異、日本人に適切な体組成指標のカットオフ値、複数の重要疾患における体組成指標の予後予測能力を検証する。