| 研究課題/領域番号 |
24K15816
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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90140:医療技術評価学関連
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| 研究機関 | 和歌山県立医科大学 |
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研究代表者 |
柴木 亮太 和歌山県立医科大学, 医学部, 学内助教 (90932012)
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| 研究分担者 |
藤本 大智 和歌山県立医科大学, 医学部, 博士研究員 (30895545)
山本 信之 和歌山県立医科大学, 医学部, 教授 (60298966)
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2024年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 小細胞肺がん / 病理画像 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
PD-L1阻害薬の強みである長期奏効を認める症例は10- 20%程度であり、そのバイオマーカー開発が臨床命題である。進展型小細胞肺癌に対するPD-L1阻害薬の治療効果を検討した多施設共同前向き試験を行い世界最大規模の症例を 収集した。そのコホートを用いて病理画像の機械学習解析を行い、高い精度で長期奏効を予測するアルゴリズムを開発した。本研究にて、新規コホートを作成し、開発したアルゴリズ ムの実臨床環境における汎化性能を評価し、全症例を使用して臨床導入に向けた最終版を開 発する。これにより、小細胞肺癌領域のバイオマーカー創出、バイオマーカーとしての病理 画像の重要性、機械学習による客観的空間解析の有用性を確立する。
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