Radiogenopathomicsに基づく局所進行直腸癌に対するTNTの効果予測AIモデルを構築

• 研究課題/領域番号: 24K11902
• 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55020:消化器外科学関連
• 研究機関: 地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪国際がんセンター(研究所)
• 研究代表者: 賀川 義規 地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪国際がんセンター(研究所), その他部局等, 消化器外科副部長 (80571364)
• 研究分担者: 坪山 尚寛 神戸大学, 医学研究科, 特命准教授 (00423187) ; 安藤 幸滋 九州大学, 大学病院, 助教 (20608864) ; 渡邉 純 関西医科大学, 医学部, 教授 (40616075)
• 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: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 直腸癌 / 放射線治療 / AI / 効果予測

研究開始時の研究の概要

本研究では、TNT前とTNT後のリキッドバイオプシーのデータ、RAS/BRAFの遺伝子変異とMicro satellite instability（MSI）のステータスは既に収集済みであり、CT画像・MRI画像・病理組織（HE標本）のデータ集積は、既に開始されている。臨床試験で前向きに収集したTNT治療前後のCT画像・MRI画像・病理組織画像・リキッドバイオプシー・がん遺伝子プロファイリングを集積し、データベースを構築後、TNT治療前後の時空間的（Spatiotemporally）解析を行い、multi-omicsを用いてｃCRになりやすい直腸癌を抽出しTNTに対する効果を予測するAIモデルを構築する。