深層学習を利用した子宮体癌妊孕性温存治療の効果予測

• 研究課題/領域番号: 24K19706
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分56040:産婦人科学関連
• 研究機関: 慶應義塾大学
• 研究代表者: 同前 愛 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任助教 (10815335)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 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); 2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 深層学習 / 子宮体癌 / 妊孕性

研究開始時の研究の概要

子宮体がんは、閉経後の女性で診断されることが多いが、近年若い女性でも罹患率が増加しており、40歳未満での罹患率は4％と推定されている。子宮内膜異型増殖症と子宮内膜に限局する類内膜癌（グレード1（G1）相当）では、妊孕性温存療法として高用量黄体ホルモン療法が考慮されるが、その有効性と安全性に関する質の高いエビデンスは不足している。また、妊孕性温存療法が奏効しない症例や再発する症例の臨床病理学的特徴についても不明である。本研究では機械学習を用いて、子宮内膜異型増殖症と子宮体がんに対する高用量黄体ホルモン療法症例の臨床病理学的情報を解析し、予後を含めた治療効果に関連する因子を明らかにする。