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2020 年度 研究成果報告書

AI画像診断と網羅的遺伝子解析に基く早期胃癌の深達度診断・リンパ節転移予測の確立

研究課題

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研究課題/領域番号 19K16825
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分50020:腫瘍診断および治療学関連
研究機関東京大学

研究代表者

片岡 陽佑  東京大学, 医学部附属病院, 届出研究員 (80800896)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2021-03-31
キーワード早期胃癌 / 深達度 / リンパ節転移リスク / AI / 網羅的遺伝子解析
研究成果の概要

AIによる胃癌深達度診断は、粘膜内癌1207枚、粘膜下層軽度浸潤癌1048枚、粘膜下層深部浸潤癌1260枚、進行癌716枚の内視鏡画像にアノテーションを行い、75%を訓練用、25%を評価用に用いた。AIの正診率は67%、AUC 0.76であった。網羅的遺伝子解析は、粘膜内癌8症例、粘膜下層深部浸潤癌8症例のRNAを抽出しマイクロアレイ解析を行った。両郡で変動の大きかった遺伝子Aに着目した。免疫組織学的検証で、遺伝子Aの400倍の視野中の平均陽性細胞数は粘膜内癌で3.8、粘膜下層深部浸潤癌で0.4であった(p < 0.001)。遺伝子Aを用いた深達度診断のROC曲線でAUCは0.71であった。

自由記述の分野

消化器内科

研究成果の学術的意義や社会的意義

早期胃癌の深達度及びリンパ節転移リスクに関する術前診断は内視鏡的粘膜下層剥離術の適応判定および追加外科切除を減らす上で重要である。これまで胃癌深達度診断は、内視鏡医が肉眼所見をもとに主観的評価よって行われてきたが、本研究ではAIおよび網羅的遺伝子発現解析による新たな予測法の可能性を示した。

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公開日: 2022-01-27  

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