人工知能を用いた卵巣癌腹膜播種の高精度診断

• 研究課題/領域番号: 24K19734
• 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: 東京慈恵会医科大学
• 研究代表者: 關 壽之 東京慈恵会医科大学, 医学部, 助教 (80569559)
• 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: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2028年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 人工知能 / 卵巣癌 / 画像診断 / 腹膜播種 / 腫瘍減量術

研究開始時の研究の概要

卵巣癌は広汎に腹腔内に細かい腫瘍転移を起こす癌である。診断時にすでに広汎な転移があることが多く、早急な治療開始が求められる。治療として手術による切除を先行するか、抗がん剤治療を先行するかは腫瘍の量や場所が手術切除が可能かどうかによって決まってくる。しかし現行の術前画像診断ではそれを正確に判断することが困難で、全身麻酔全身麻酔を行い、直接腹腔内に内視鏡を入れて確認しているのが現状であり、これが治療開始の遅れの原因となっている。本研究では人工知能や画像処理技術を用いて、術前のCT画像を解析し、手術により腫瘍が十分摘出できるかどうかを判断できるようにし、治療フローを迅速化し予後改善を目指す。