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

利用胰腺癌活检组织开发下一代诊断技术：人工智能病理诊断和单细胞基因表达分析

• 批准号: 21K07969
• 负责人: 北野 雅之
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Wakayama Medical University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K07969/
• 关键词: 膵癌; 超音波内視鏡下穿刺吸引生検; EUS-FNA; 人工知能; 遺伝子解析

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。

Endoscopic aspiration biopsy (EUS-FNA) plays an important role in cancer diagnosis. The usefulness of rapid cytology (ROSE) in EUS-FNA has been reported in most cases, and the shortcomings of cytology technicians and pathologists have been reported in clinical practice. A party, artificial intelligence (AI), the possibility of ROSE report, this time back to our own development work. EUS-FNA is designed to analyze the molecular structure of the tissue, explain the mechanism of development and tolerance of new therapies, and identify the possibility of multiple treatments. This study aims to develop the next generation diagnostic technology for the following EUS-FNA models A. EUS-FNA is used to develop pathological diagnosis of cancer. In 2004, the rapid cytology (ROSE) for EUS-FNA was used to collect images for deep learning. About 210,000 portraits have been collected for Training, AI, learning, Validation, and evaluation. The diagnostic ability of the endoscope is determined by comparing the diagnostic ability of the endoscope with the diagnostic ability of the image extracted by the Test and the diagnostic ability of the endoscope. B. EUS-FNA assay for cancer including one-cell gene analysis was developed. The remaining EUS-FNA samples were used for the purpose of determining the diagnosis of cancer in 2004 and 2005, and 15 samples were used for the purpose of determining the next generation of EUS-FNA samples. In 15 cases, chemotherapy was effective in the first three months, and RNA was found in the first three months.

项目成果

Novel treatment using combination of newly developed microbubbles and ultrasound to increase vascular permeability of anti-cancer drug

结合新开发的微泡和超声波来增加抗癌药物血管通透性的新疗法

• 发表时间: 2023
• 作者: Haruo Miwa;Kaszuya Sugimori;Yuto Matsuoka;Kazuki Endo;Masaki Nishimura;Yuichiro Tozuka;Takashi Kaneko;Shin Maeda;REIKO ASHIDA
• 通讯作者: REIKO ASHIDA