大腸癌癌術前治療予測における人工知能を用いた新規予測因子と予測モデルの研究

• 研究課題/領域番号: 24K18556
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分50020:腫瘍診断および治療学関連
• 研究機関: 東京医科大学
• 研究代表者: 笠原 健大 東京医科大学, 医学部, 助教 (90874537)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 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); 2028年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 大腸癌 / 術前治療 / 治療効果予測 / 人工知能 / 生検検体

研究開始時の研究の概要

本邦における大腸癌を中心とした消化器癌には術前治療が増加しているが、その予測精度は低く改善の余地がある。そこで、本研究では適切な治療選択のため臨床応用可能な人工知能の治療効果予測モデルの作成を目指す。大腸癌の術前治療を施行した症例の生検検体を解析対象とし、手術検体から得た治療効果を予測するモデルの作成と評価を行う。生検検体のプレパラート画像をデジタル化し、人工知能を用いて癌細胞核の形態および位置関係の情報を自動的に定量化する。定量化した特徴量を統計学的手法および人工知能にて解析し、最適な効果予測モデルを作成する。学習症例・テスト症例による後方視的研究の後、前向きでの正診率の評価を行う。