| 研究課題/領域番号 |
24K23523
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0906:生体機能および感覚に関する外科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
酒井 優 東京大学, 医学部附属病院, 届出研究員 (71000311)
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| 研究期間 (年度) |
2024-07-31 – 2026-03-31
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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 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 髄膜種 / 機械学習 / 深層学習 / ゲノム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
髄膜腫は頭蓋内原発腫瘍のうち約30%を占めるが、現行の標準的分類であるWHO分類は組織像の客観的評価が困難で、リスク評価としては不十分である。我々は髄膜腫病理組織像・ゲノムに対する深層学習を用いた評価を行い、髄膜腫再発予測系の確立を目指す。本研究でおこなうことは以下の3点である。
1.組織像を用いた再発予測モデルの開発と予測性能の検証
2.組織像とゲノム情報を用いたゲノム変異予測モデルの開発と予測性能の検証
3.再発・ゲノム変異予測モデルの意義付け
このような予測モデルの報告は世界で例がなく、髄膜腫の治療戦略・適切な医療資源配分・医療費削減につながる可能性がある。
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