AIを用いた腫瘍内不均一性の可視化と定量化による腫瘍のリスク判定システムの構築

• 研究課題/領域番号: 24K15803
• 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90130:医用システム関連
• 研究機関: 公益財団法人がん研究会
• 研究代表者: 山本 智理子 公益財団法人がん研究会, がん研究所 病理部, デジタル病理学担当部長 (10280629)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
• キーワード: 腫瘍内不均一性 / がん / 深層学習 / 病理

研究開始時の研究の概要

腫瘍内には遺伝子変化やタンパク質発現、組織形態など様々な不均一性があり、遺伝子発現の不均一性が分子標的治療への抵抗性の原因となることも知られているが、腫瘍内不均一性の定量化や可視化が難しいため解析が困難であった。一方で病理組織標本のデジタル化技術の進歩とAIの導入により、遺伝子変化や発現に関連した特徴量を組織画像データから深層学習で抽出し、結果を可視化することが可能となっている。
本研究では病理組織画像データを用いて、AIにより腫瘍内の不均一性を定量化し可視化するシステムを開発し、腫瘍内不均一性についての知見を集積して、転移リスク判定や治療方針決定の支援に役立てることを目指す。