| 研究課題/領域番号 |
19K09167
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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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| 審査区分 |
小区分55020:消化器外科学関連
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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, 准教授 (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 – 2023-03-31
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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 / 3次元 / イメージングフローサイトメーター |
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| 研究成果の概要 |
定量位相顕微鏡と人工知能(AI)を用いた画像診断による全く新しい血中循環腫瘍細胞検出技術として、2次元像位相イメージングフローサイトメーター(2D-IFCM)と3D-IFCMを組み合わせた、ハイブリッド型IFCMの開発を行った。健常人および進行癌患者さんの末梢血液から抽出した有核細胞をハイブリッド型IFCM試作機を用いて観察し、得られた3D画像のAI解析を行い、担癌患者と健常人との間で比率の異なる細胞分画が存在することを見出した。
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| 自由記述の分野 |
消化器外科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
血中循環腫瘍細胞（CTC）は、腫瘍から遊離し血中へ浸潤した癌細胞で転移に関わるとされるが、その検出は困難であり、既存の方法では検出できないCTC分画が存在することも明らかなとなっている。本研究で開発したイメージングフローサイトメーターを用いて、末梢血中の臨床上重要なCTCを漏れなく同定できれば、新たな癌の診断法となり得る。低侵襲で繰り返し検査を行うことが可能であり、癌の早期発見や癌治療の個別化などの実現が期待される。
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