| 研究課題/領域番号 |
22K16500
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| 研究機関 | 昭和大学 |
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研究代表者 |
一政 克朗 昭和大学, 医学部, 講師 (90595612)
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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 | 大腸癌 |
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| 研究実績の概要 |
StageⅡ大腸癌は外科手術後の約15%に再発を認めるため、再発リスクが高い症例に対しては再発予防目的に一定期間の術後補助化学療法が推奨される。しかし、(1)化学療法の施行基準が本邦の大腸癌治療ガイドラインでは明確に決まっていない、(2)実臨床では欧米の基準に準じて再発率15%を上回る症例に対して治療リスク(治療関連死および神経障害後遺症、骨髄抑制、脱毛などの副作用)と引き換えに化学療法が勧められている、という問題点がある。
本研究では、外科手術後に得られる患者情報(年齢、性別、家族歴、腫瘍局在、腫瘍の大きさ、腫瘍マーカー等の採血データ、病理診断、リンパ節郭清個数等)を用いてstageⅡ大腸癌の再発予測(％)をする人工知能(AI)システム開発を目的としている。高精度な再発リスク層別化により、過不足ない治療提供をめざしている。
2022年度はマイルストーンである、stageⅡ大腸癌データベースの構築を予定通り完了することができた。具体的には、本学の約800例のstageⅡ大腸癌の臨床病理学的因子(約45項目)および再発/転移情報をMicrosoft Excelにて作成し、データ固定を行った。欠損値や予後調査に関しては、電子カルテ使用や患者および転院先への問い合わせを行うことにより、より正確なデータベースを構築した。
2023年度はアルゴリズムの開発に着手した。機械学習にはランダムフォレストと呼ばれる手法を用いた。変数選択により最適な予測モデルの開発を目指している。
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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
現在、癌の再発を予測するアルゴリズムの開発の段階である。ランダムフォレストを用いて、40個以上ある変数のうち、どの変数を用いるのが最適か検討しており、この部分で当初の予定よりやや遅れている。その後、開発した予測モデルの外的検証に移行する予定である。
現段階で、当初予測していないことは発生していない。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後、開発した癌の再発予測モデルの外的検証を行う予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究計画が一部遅延し、予算の一部が未使用となりました。具体的には、データ解析の遅延により、一部の実験および解析が次年度に繰り越されました。
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