| 研究課題/領域番号 |
19K09167
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| 研究機関 | 浜松医科大学 |
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研究代表者 |
菊池 寛利 浜松医科大学, 医学部附属病院, 講師 (70397389)
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| 研究分担者 |
竹内 裕也 浜松医科大学, 医学部, 教授 (20265838)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 循環腫瘍細胞 / 定量位相顕微鏡 / negative selection / 人工知能 / 画像認証 |
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| 研究実績の概要 |
血中循環腫瘍細胞（circulating tumor cells : CTC）は腫瘍から遊離し血中へ浸潤した癌細胞であり癌の転移に関わるとされるが、その検出は困難であり様々な手法が試されている。既存のCTC検出方法の多くは上皮系細胞表面マーカーに依存しているが、上皮間葉転換を起こした浸潤性が強く悪性度の高い細胞集団は上皮系マーカーが消失しているため、従来の手法では検出できない。一方、末梢血液中を循環する有核細胞の殆どは白血球であるため、白血球を除去することによって幅広くCTCを回収できる（negative selection）。本研究は、非染色下に数ナノメートルの解像度で細胞を観察することができる定量位相顕微鏡と人工知能（AI）を用いた画像診断技術を利用し、細胞表面マーカー非依存的なnegative selectionによる、全く新しいCTC検出方法の開発および臨床応用を目的とする。
これまでの研究開発によって、定量位相顕微鏡を用いた2次元像位相イメージングフローサイトメーターによる「細胞を流す」⇒「細胞を撮影」を実現し、さらに高分解能解析を可能とする3次元像位相イメージングフローサイトメーターの研究開発を行ってきた。2020年度までに、56名から同意を得て末梢血液を採取し、塩化アンモニウム法による前処理を行い有核細胞を抽出した後、2次元像位相イメージングフローサイトメーターによって流路内で細胞を観察した。得られた定量位相顕微鏡画像を、新たに開発したdigital refocusing技術を用いて処理することにより、解像度を向上させ、AIによる画像認証システムで解析し、白血球と非白血球の識別を行った。得られたデータを基に、2次元像位相イメージングフローサイトメーターと3次元像位相イメージングフローサイトメーターを組み合わせた、ハイブリッドフローサイトメーターを開発中である。
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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
2次元像位相イメージングフローサイトメーターによって得られた画像の一部に欠損が生じる等の問題が発生し、測定および解析方法の改良を行う必要性が生じた。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き2次元像および3次元像の位相イメージングフローサイトメーターを用いて健常人および消化器癌患者の末梢血観察を行い、得られた定量位相顕微鏡画像をAIによる画像認証システムで解析し、非白血球として識別された細胞群をCTC候補として記録していく。このCTC候補には、上皮細胞の表面マーカー依存的な従来法でも検出可能な既存CTCと、従来法では検出不能な上皮マーカー陰性の新規CTCが混在していると考えられる。そこで、CTC候補を3次元像位相イメージングフローサイトメーターでより詳細に観察することにより、高詳細な微細構造の情報に基づいたCTC候補の細分類化を試みる。さらに、測定結果と臨床データをリン
クさせたデータベースの構築を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナ感染症蔓延により国内外の学会がweb開催または中止となり、旅費の支出が予定より大幅に減少した影響が最も大きい。次年度に学会出張が可能となれば、当初の予定通り旅費として使用する予定である。
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