| 研究課題/領域番号 |
22K07264
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
川上 尚人 近畿大学, 医学部, 講師 (10580615)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 人工知能 / MSI-H / 胃癌 / バイオマーカー / アルゴリズム |
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| 研究実績の概要 |
MSI-H vs. MSS stage II胃癌検体を用いた解析
手術症例におけるMSI-H予測上述のように、MSI statusが判明している胃癌184例の手術検体を解析する。これら症例の「診断時のCT画像(胸腹部)」および「MSI statusが判断された病理検体のHE標本(データ化)」をinputとしてアルゴリズムを構築する。アルゴリズムの精度向上のために、MSI statusに付属する臨床情報も利用する。現在アルゴリズム構築に向けてプロトコル作成し、研究協力機関の承認待ちの状況である。承認が得られ次第、解析を開始する。
本研究では、すでにMSI statusが判明しているstage II 胃癌症例におけるCT画像、HE標本、臨床情報（診断時年齢、性別）をinputとし、MSI-HであるかMSSであるかの二値分類を行うモデルを学習する。それぞれのinputを学習する機械学習モデルとして、CT画像においては3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D CNN Network)を用いる。HE標本画像は2次元画像のため、2D CNN Networkを用いるが、スライド全体は巨大な画像となるため、複数の部分パッチ画像を入力とするMultiple Instance Learningを用いて、部分パッチ画像群を入力とした2D CNN Networkを学習する。
本解析で得られたアルゴリズムの精度を確認するために、これまでに外科的に切除されたStage II胃癌症例10 0例の「診断時のCT画像(胸腹部)」および「病理検体のHE標本」をin-putし、MSI-Hである可能性が高いとアルゴリズムが判断した症例について、手術検体を用いPCR検査にてMSI statusを確認する(validation)。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
データ読込およびアルゴリズム構築作業の外注先との契約に時間を要したため
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| 今後の研究の推進方策 |
「MSI status が判断された病理検体のHE標本」をinputとしてアルゴリズムを構築する。
Validationコホートとしては当初予定していた当院外科症例ではなく、別のコホートを探索している（進行中の前向き試験の副次解析として行うなど）。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
データ読込およびアルゴリズム構築作業の外注先との契約に時間を要し、解析が次年度に持ち越しとなったため
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