| 研究課題/領域番号 |
18K08614
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
川嶋 啓揮 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (20378045)
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| 研究分担者 |
廣岡 芳樹 名古屋大学, 医学部附属病院, 准教授 (50324413)
大野 栄三郎 名古屋大学, 医学部附属病院, 助教 (00447822)
宮原 良二 名古屋大学, 医学系研究科, 講師 (50378056)
中村 正直 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (60467321)
舩坂 好平 名古屋大学, 医学系研究科, 助教 (70599034) [辞退]
古川 和宏 名古屋大学, 医学部附属病院, 助教 (70624310)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 十二指腸乳頭部癌 / 内視鏡的切除 / 免疫染色 / AI診断 / 進展度診断 |
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| 研究実績の概要 |
免疫染色による診断：乳頭部腫瘍症例の手術摘出標本14例と、内視鏡的切除術による摘出標本11例を選択した。これらの、最終病理診断はadenoma (n=5)、T1a adenocarcinoma (n=5)、T1b adenocarcinoma (n=3)、T2 adenocarcinoma (n=5)、T3 adenocarcinoma (n=7)であった。これらに対し、IMP3、S100P、MUC5ACの免疫染色を施行した。これらの症例では病理学的進行度と染色形態の関係はIMP3でのみ認められた。IMP3の免疫染色形態は陽性細胞が乳頭部の表層から深層まで比較的均一に染色され、adenomaとT1a adenocarcinomaの腫瘍（疫学的に局所切除可能と考えられる腫瘍）とT1b adenocarcinoma以上の腫瘍（疫学的に外科的手術が必要な腫瘍）では、陽性細胞の比率に有意差が認められ、cut off値を設定することにより切除標本では正診率80％で診断可能であることがわかった。現在は、表層のみが採取される生検検体の標本を免疫染色しているところであり、その結果が摘出標本と同様であることを確認する前段階まできている。
コンピューター支援画像診断（CAD）による診断：正常例100例と乳頭部腫瘍50例のサンプルを用いた診断で、内視鏡所見をそのまま読み込ませるdeep learningは不可能であることがわかった。理由として、内視鏡所見から乳頭部を判別するのが困難であることが考えられたため、内視鏡所見から正常、腫瘍それぞれ乳頭部のみをデジタル画像を用いて切り出し再度試行することとした。現状は150例の画像サンプルの切り抜きを施行している段階である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
免疫染色による診断については予想より少ない症例数で結果が出始めているためおおむね順調である。CADを用いた診断については正常乳頭と進行癌の区別も困難な状況からのスタートとなり、腫瘍部だけの切り抜き、大きさなど他情報の入力などの追加処置が必要であることが判明し、時間を要しているため遅れが認められる。
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| 今後の研究の推進方策 |
免疫染色を用いた診断については、生検組織での診断能を後方視的に確認して、摘出標本と同様の結果が得られるのであればそのまま前向きの臨床研究に進めて行く予定である。
CADを用いた診断についてはデジタルデータの切り抜き、臨床情報の入力など労力と時間を要する処理が必要であるため、研究分担者の協力を得ながら出来るだけ早急にデータ入力を完成させdeep learningの試行を行う予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
摘出標本に対する免疫染色の症例数が予想より少なくすみ、生検標本や将来の実臨床における前向き染色に免疫染色の費用を持ち越すことが可能であった。またCADについては試行段階であり、ソフトなどは共用のものを使用している段階までしか進捗していないため。
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