AIを用いた血中癌細胞識別による食道癌化学療法効果予測アルゴリズムの確立

利用人工智能识别血液中的癌细胞，建立预测食道癌化疗效果的算法

基本信息

批准号：
21K08729
负责人：
奥村知之
金额：
$ 2.75万
依托单位：
University of Toyama
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

项目摘要

１．食道癌細胞株KYSEを用いたAI画像解析によるCTC検出アルゴリズムの作成: KYSEと単核球PBMCの画像を教師データとして事前学習し、各細胞画像がKYSEかPBMCかを判定させた。AIはKYSE140では99.8%、KYSE1440では100%の精度で識別した。KYSE140を事前学習したAIと4人の研究者に、EpCAMおよびDAPI染色した細胞100画像３セットを識別させたところ、AIとヒトの平均画像認識精度は100%および91.8%であった（p=0.01）。画像100 枚の識別に要した平均時間は、AIが0.7±0.01 秒、ヒトが630.4±49.5 秒であ（p=0.01）、CTC画像解析にAIを使用することでヒトと比較して高い分類精度と短時間での解析できる可能性が示された。２．食道癌患者血液を用いたCTC捕捉とAI解析による癌細胞識別アルゴリズムの確立: 倫理承認とインフォームドコンセントのもと、男性5名、女性5名を対象症例、健常ボランティア5名を陰性対照とした。EpCAM陽性/DAPI陽性細胞は、患者群と対照群の両者で検出されたが、患者群の検出数は平均44.5±20.9個であり、対照群の平均2.4±0.8個に比べて有意に多かった（p=0.02）。これらの結果から細胞株を用いて構築したAIアルゴリズムを用いて患者血液検体からCTCを検出できる可能性が示された。3. ヒト癌細胞を用いたマウスCTCバイオアッセイモデルの確立:ヌードマウスの胃壁内にヒト胃癌細胞株を移植し、6週間後に胃、肝を摘出した。25匹中16匹（64.0%）で胃壁内腫瘍を認め、8匹（32％）で肝転移を認めた。胃壁内腫瘍および肝転移についてはヒト特異的EMAの発現によって移植したヒト癌細胞由来であることを確認した。

1。使用AI图像分析使用食管癌细胞系KYSE创建CTC检测算法：KYSE和单核细胞PBMC的图像被预先培训为教师数据，以确定每个细胞图像是Kyse还是PBMC。鉴定AI的KYSE140精度为99.8％，KYSE1440的精度为100％。当要求预先培训的KYSE140的AI和四名研究人员识别三组100个EPCAM和DAPI染色细胞时，AI和人类的平均图像识别精度为100％和91.8％（P = 0.01）。识别100张图像所需的平均时间为AI的0.7±0.01秒，人类的平均时间为630.4±49.5秒（P = 0.01），表明与人类相比，使用AI进行CTC图像分析将允许更高的分类准确性和更短的分析。 2。在食管癌和AI分析患者中使用CTC捕获CTC捕获癌细胞鉴定算法：基于道德批准和知情同意，五名男性和五名女性受试者受到阴性对照，五名健康志愿者被视为阴性对照。在患者和对照组中都检测到EPCAM阳性/DAPI阳性细胞，但检测到的患者数量为44.5±20.9，在对照组中的平均水平明显高于2.4±0.8（P = 0.02）。这些结果表明，可以使用使用细胞系构建的AI算法在患者的血液样本中检测到CTC的可能性。 3。使用人类癌细胞建立小鼠CTC生物测定模型：将人类胃癌细胞系植入裸鼠的胃壁中，并在6周后去除胃和肝脏。在25分（64.0％）中发现了胃内肿瘤，在8（32％）中观察到肝转移。胃内肿瘤和肝转移证实是由人类特异性EMA表达移植的人类癌细胞衍生的。