病理画像とゲノム情報とを融合した消化器神経内分泌腫瘍の革新的な予後予測法の確立

• 研究課題/領域番号: 25K10276
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分49020:人体病理学関連
• 研究機関: 公益財団法人がん研究会
• 研究代表者: 高松 学 公益財団法人がん研究会, がん研究所 病理部, 主任研究員 (00750366)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025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: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
• キーワード: 人工知能

研究開始時の研究の概要

大腸や膵臓に発生する内分泌腫瘍(NET)は、比較的悪性度は低いものの、肝転移を引き起こすと完治は難しく患者を死に至らしめる疾患である。本研究では、NETの症例毎の特性や予後との関連について、人工知能を活用した画像解析技術によって解明し、その遺伝子発現や遺伝子発現を制御するマイクロRNA (miRNA)の発現との関連を解析することで、不均一な細胞集団であるNETの全容が明らかとなり、治療に役立つバイオマーカーの樹立を目指す。