2024-02-13 九州大学
ポイント
- 骨肉腫は高悪性度で予後不良な疾患であり、治療戦略の改善が望まれる
- AIを用いて抗がん剤治療後の骨肉腫切除標本を評価し、予後を予測する新しい方法を提案
- 今後、骨肉腫診療への応用が期待される
概要
骨肉腫は、非常に珍しい骨のがんで、子どもに多く発生することが知られています。骨肉腫の治療は、抗がん剤治療と手術です。現在は、病理医が抗がん剤治療後の病理組織を確認し、予後を予測しています。しかし、現行の方法では、評価の再現性や抗がん剤の影響を適切に反映できていないという問題がありました。
人工知能(AI)を用いて病理組織を評価し、抗がん剤治療後に生き延びた腫瘍細胞を検出することで予後を予測することのできる方法を開発しました。
九州大学病院整形外科の遠藤 誠講師、中島 康晴教授、形態機能病理の川口 健悟大学院生、小田 義直教授およびシステム情報科学研究院の美山 和毅研究員、備瀬 竜馬教授らの研究グループは、AIのアルゴリズムのひとつであるディープラーニングを用いて、抗がん剤治療後の骨肉腫患者の病理組織を評価することで、生き延びた腫瘍細胞密度を算出し、患者の生命予後を正確に予測できることを明らかにしました。
今回の成果は、骨肉腫患者の適切な診療に役立つことが期待されます。
本研究成果は米国の雑誌「npj Precision Oncology誌」に2024年1月22日(現地時間)に掲載されました。
構築したディープラーニングモデルを用いた骨肉腫患者の生命予後予測の概要
切除した腫瘍の病理画像を今回構築したディープラーニングモデルに読み込み、生存している腫瘍細胞の密度を算出します。算出した生存腫瘍細胞密度によって患者を2つのグループに分けると、生存腫瘍細胞密度が高いグループの予後が不良であることが予測できます。
研究者からひとこと
抗がん剤治療後に生き延びたすべての腫瘍細胞を数え上げるというタスクは人間では困難でした。AIが医療分野で新たな知見を導くことができる可能性を示すことができ、大変うれしく思います。
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論文情報
掲載誌:npj Precision Oncology
タイトル:Viable tumor cell density after neoadjuvant chemotherapy assessed using deep learning model reflects the prognosis of osteosarcoma
著者名:Kengo Kawaguchi, Kazuki Miyama, Makoto Endo, Ryoma Bise, Kenichi Kohashi, Takeshi Hirose, Akira Nabeshima, Toshifumi Fujiwara, Yoshihiro Matsumoto, Yoshinao Oda, and Yasuharu Nakashima
DOI: 10.1038/s41698-024-00515-y
研究に関するお問い合わせ先
九州大学病院 整形外科 遠藤 誠 講師
