Development of next generation diagnostic technologies using biopsy tissues of pancreatic carcinoma: pathological diagnosis with artificial intelligence and single cell gene expression analysis

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超音波内視鏡下吸引穿刺生検（EUS-FNA）は膵癌診断において重要な役割を担っている。EUS-FNA時における迅速細胞診(ROSE)の有用性はこれまで多数報告されているが、細胞診技師や病理医の不足のため実臨床では導入が難しいのが現状である。一方、人工知能(AI)によるROSEの可能性も報告されており、今回我々はその開発に着手した。またEUS-FNAによって採取された組織を用いた遺伝子解析は、新規治療の開発や薬剤耐性の機序解明など、多くの可能性を秘めている。本研究では、以下のEUS-FNA検体を用いた次世代診断技術を開発することを目的としている。A. 膵腫瘍性病変のEUS-FNA検体でAIを用いた病理診断法を開発する。令和4年度は、実臨床で行ったEUS-FNA時の迅速細胞診（ROSE）で使用したプレパラートを用いてAIにおける深層学習用の細胞診画像の集積を行った。集積した約21万の画像をTraining用としてAIに学習させ、Validation用として約3万の画像を用いて検証した。さらに、Test用として120の画像を抽出し、AIおよび内視鏡医による診断能・診断に要した時間を比較したところ、AIの膵腫瘍に対する良悪性の診断能は、経験を有する内視鏡医の診断能を有意に上回っていることが判明した。B. 膵癌のEUS-FNA検体における包括的1細胞遺伝子解析法を開発する。令和4年度は、膵癌の確定診断目的に行ったEUS-FNA検体の余剰検体を用いて、15症例16検体に対して次世代シークエンサーを用いて網羅的なRNAシークエンスを行ったところ、全ての検体でRNAシークエンスは可能であった。15症例を最初の3カ月間で化学療法が奏功した群と奏功してしなかった群に分け、得られたRNAの結果から化学療法が奏功した群に有意に多く発現しているRNAが存在することが明らかとなった。