| 研究課題/領域番号 |
21H02998
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
若井 俊文 新潟大学, 医歯学系, 教授 (50372470)
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| 研究分担者 |
奥田 修二郎 新潟大学, 医歯学系, 教授 (00512310)
諸 和樹 新潟大学, 医歯学総合病院, 特任助教 (10745566)
島田 能史 新潟大学, 医歯学系, 講師 (20706460)
永橋 昌幸 新潟大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (30743918)
松田 康伸 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (40334669)
市川 寛 新潟大学, 医歯学系, 助教 (50721875)
坂田 純 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (70447605)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 消化器癌 / 深層学習 / 人工知能 / ゲノム高次元データ解析 / 腫瘍変異負荷 / マイクロサテライト不安定性 |
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| 研究実績の概要 |
消化器領域では、内視鏡像から病理診断、病理組織画像から遺伝子変異を予測する人工知能が開発されつつある。
本研究の目的は、「消化器癌のゲノム高次元データ解析システムを基盤とした深層学習によりゲノム医療用人工知能AIを開発すること」である。学術的独自性は、臨床検体・細胞培養実験のゲノム情報を基盤としたpathway解析によりシグナル伝達系の遺伝子異常と治療効果との関連性を解明する点である。創造性は、深層学習によるゲノム医療用人工知能を開発する点である。
大腸癌、肝癌におけるpathway解析によるシグナル伝達系の遺伝子異常、抗酸化蛋白質の機能を明らかにし、薬剤耐性機序を解明した。肝癌の培養細胞株 in vitroでの実験により抗腫瘍効果を薬理学的評価により有効性を検証した。大腸癌における腫瘍変異負荷(Hypermutation)における癌腫側・宿主側の病理組織学的特徴を解明し、深層学習による人工知能AIの開発に取り組み、病理組織画像からHypermutationや分子標的薬の抗腫瘍効果を予測可能な人工知能AIを開発した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
深層学習し人工知能の開発に必要なハイパフォーマンス・コンピュータを導入することができ、実質的な稼働を開始できている。本学の遺伝子倫理審査委員会の承認を得て、MSI検査を施行した大腸癌を1000例以上収集して、深層学習する学習セット、臨床情報をデータ整理している。細胞培養実験による抗腫瘍効果を薬理学的評価により有効性を検証する実験を行いつつ、全ゲノム解析も実施して、結果が得られているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
深層学習し人工知能の開発に必要なハイパフォーマンス・コンピュータを導入することができ、実質的な稼働を開始できているので、高次元データ解析できるプログラミング、プラットホームの構築を遂行している。遺伝子倫理審査委員会の承認を得て、MSI検査を施行した大腸癌を1000例以上収集して、深層学習する学習セット、臨床情報をデータ整理して、高次元データ解析を開始する。難治性の癌である胆道癌、スキラス胃癌、膵癌をターゲットにして、細胞培養実験による抗腫瘍効果を薬理学的評価により有効性を検証する実験を行うと同時に、細胞培養株のゲノム情報を解析する。深層学習によるゲノム医療用人工知能を開発することを目指す。
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