機能性副腎皮質疾患における機械学習を用いた内分泌学的病理診断の臨床応用

• 研究課題/領域番号: 25K11777
• 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54040:代謝および内分泌学関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 山崎 有人 東北大学, 大学病院, 講師 (70833367)
• 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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: Adrenal gland / Pathology / Machine learning / Endocrine

研究開始時の研究の概要

本研究では機能性副腎皮質疾患において、内分泌学的機能や病型の違いがどのような病理組織学的特徴となって現れるかを解明し、これらの教師データセットを作製する事で、機械学習を用いた病理組織診断の実臨床への応用を目指す。主な検討事項は以下の3点である。
1. 各機能性副腎皮質疾患において産生するステロイドの種類や量によって、病理組織像が
どのように異なるのか
2. 各機能性副腎皮質疾患において内分泌学的機能や病型を最も反映する病理組織学的、細
胞形態学的特徴を集積した機械学習用教師データセットの作成
3. 実際の臨床検体に対し機械学習による病理組織診断の解析精度がどのくらいか