| 研究課題/領域番号 |
20K21884
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分90:人間医工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
上木 耕一郎 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (40313663)
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| 研究分担者 |
安藤 英俊 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (50221742)
吉澤 邦夫 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (60452108)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2022-03-31
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| キーワード | 口腔扁平上皮癌 / 浸潤様式 / 機械学習 / 上皮間葉移行 / 病理組織切片 / デジタル画像 |
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| 研究成果の概要 |
口腔癌の浸潤能および予後を推測するために、病理組織標本の浸潤形態に着目した山本・小浜分類（YK分類）が国内では頻用されている。そこで、我々はYK分類の判別を自動化する浸潤予測ツールを機械学習を用いて開発した。その結果、YK分類を予測する分類精度は87％であり、良好な結果を示した。
また、がん細胞間にある細胞間橋の分布状態が生命予後と関連していることも示唆された。
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| 自由記述の分野 |
口腔腫瘍
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
口腔扁平上皮癌のデジタル病理画像から得られた画像特徴を機械学習化することで、浸潤様式を自動的に判別することが可能であった。さらに画像解析と遺伝子解析を融合し、生命予後に関連する臨床病理学的因子を生物学的だけでなく数理的にも解明し、臨床応用する可能性も見出された。
本研究は、他のがん種にも応用可能であり、がんの診断・治療の均質化を図ることにつながるため、その学術的・社会的意義は大きいと考える。
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