| 研究課題/領域番号 |
21K07184
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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50020:腫瘍診断および治療学関連
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
西田 直生志 近畿大学, 医学部, 教授 (60281755)
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| 研究分担者 |
目加田 慶人 中京大学, 工学部, 教授 (00282377)
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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 | 肝細胞癌 / 薬物療法 / 人工知能 / 医用画像 / 腫瘍免疫微小環境 / 免疫チェックポイント阻害剤 / ドライバー変異 / 遺伝子変異 |
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| 研究成果の概要 |
154例の肝癌を用い、免疫染色と遺伝子変異にて免疫チェックポイント阻害剤(ICI)の効果予測モデルを作成した。ICI治療を受けたテストコホートで、モデルは無増悪生存期間を層別化した。画像情報からレンバチニブ治療の病勢制御予測モデルを開発した。96例の肝癌例でRadiomics特徴量を抽出、ニューラルネットワーク（NN）モデルではLightGBMモデルと比較し良好な精度であった。相互情報量を特徴量の関連性尺度として、少ない特徴量で精度の高いモデルを作成した。Radiomics特徴量であるGLSZM(Gray Level Size Zone Matrix)が判別に有用であり、予測精度が向上した。
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| 自由記述の分野 |
消化器内科
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肝細胞癌（以下肝癌）は本邦のがんの部位別死亡率で5位を占め、その治療法の確立は社会的に重要な問題である。現在、肝癌の1次治療薬として、チロシンキナーゼ阻害剤が2種、複合免疫療法が2種承認されている。しかし、これらの薬物療法においては有効なバイオマーカーがなく、治療薬は医師の経験に基づき選択されている。本研究成果は肝癌の治療における反応性を病理、遺伝子、画像から予測するのものであり、これにより、無駄な治療を避け、患者の生活の質を向上させることが期待できる。さらに治療前にその効果の予測ができれば、肝癌治療の個別化医療の実現に向けた一歩となり得る。
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