| 研究課題/領域番号 |
16K11031
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
泌尿器科学
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| 研究機関 | 日本医科大学 |
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研究代表者 |
木村 剛 日本医科大学, 医学部, 教授 (20234354)
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| 研究分担者 |
山本 陽一朗 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (00573247)
齋藤 彰 東京医科大学, 医学部, 特任教授 (10504615)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 表在性膀胱癌 / BCG / 機械学習 / 予後因子 / 再発 |
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| 研究成果の概要 |
BCG 膀胱内注入療法は、早期膀胱癌を治療するために最も成功した泌尿器科の免疫療法と考えられており、膀胱癌の筋層非浸潤症例の場合、経尿道的膀胱腫瘍切除術およびBCG 膀胱内注入療法が現在の第一選択となっている。しかしながら膀胱癌再発は約50％と多くその腫瘍免疫メカニズムの詳細も未だ明らかになっていない。本研究では高精度な膀胱癌再発予測システムの開発と腫瘍免疫メカニズム解明の一端を目指した。その結果、臨床ビッグデータのデータベース構築とAttention機構を組み込んだ病理画像機械学習システムの開発、そして予測因子の医学的な検討および医学的探索を通した特徴量選択と有意義な成果を残すことができた。
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| 自由記述の分野 |
泌尿器科
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
20 世紀初頭には結核患者は癌に罹患しにくいことが知られていた。そして現在、BCG 膀胱内注入療法は早期膀胱癌を治療するために最も成功した泌尿器科の免疫療法と考えられているが、膀胱癌再発は約50％と多く、その腫瘍免疫メカニズムの詳細は未だ明らかになっていなかった。本研究では新たな機械学習システムの構築に成功した。また膀胱癌再発予測システムの特徴量に対する医学的な検討を行うことで、システムの改良およびその医学面での理解の深化につなげることができた。
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