研究課題
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、胆管癌における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。消化器癌（食道癌、胃癌、大腸癌、小腸癌、胆道癌）におけるゲノム解析データ、臨床情報（治療、薬物療法効果判定結果、治療成績）病理組織画像データおよび細胞培養実験データを収集し、統合データベース化した。ゲノム解析データ、病理画像データをリンクさせて深層学習セットを作成し、ノイマン型PCでプログラミングを行い、Interfaceによりノイマン型PCから高性能コンピュータで高次元データ解析できるシステムを構築した。大腸癌における腫瘍変異負荷量における癌腫側・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、病理組織画像から腫瘍変異負荷量を予測可能な人工知能AIを開発し、国内特許および国際特許を取得した。腫瘍変異負荷量を予測可能な人工知能AIに関する研究成果を英文論文として発表した。
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2023 2021
すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (2件) (うち招待講演 2件) 産業財産権 (2件) (うち外国 1件)
Dev Cell
巻: 58 ページ: 1189-1205
10.1016/j.devcel.2023.04.015.
Anticancer Res
巻: 43 ページ: 3969-3977
10.21873/anticanres.16584.
Surg Case Rep
巻: 9 ページ: 196
10.1186/s40792-023-01780-y
