| 研究課題/領域番号 |
24K11752
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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55010:外科学一般および小児外科学関連
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| 研究機関 | 帝京大学 |
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研究代表者 |
松本 暁子 帝京大学, 医学部, 講師 (70573418)
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| 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)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 乳癌 / 人工知能 / リンパ節転移 / 術前化学療法 / メタボローム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
腋窩リンパ節転移は乳癌の最も強力な予後予測因子である。本研究では、超音波・MRIなどの医用画像によるラジオミクス、血液中の代謝物を網羅的に解析するメタボロミクスを融合し、さらに膨大な臨床病理データも組み合わせて、人工知能を用いてリンパ節転移の有無や術前化学療法の効果を高精度に予測する数理モデルの開発・評価を行う。このような多面的な情報解析は、手術侵襲の軽減に役立つだけでなく、術前化学療法の効果を高精度に予測することで、個別化医療の推進や、不要な薬物療法の回避につながる。これにより、有害事象の回避と患者のQOL向上、医療経済的効果も期待できると考えられる。
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