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:
  • 金额:
    $ 2.75万
  • 依托单位:
  • 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. Esophageal cancer cell line KYSEを was created using AI image analysis and CTC 検出アルゴリズムの: KYSE's image of a single nucleus ball PBMC is a teacher's pre-study, and each cell image is a KYSE's PBMC's judgment. AI's recognition accuracy is 99.8% for KYSE140 and 100% for KYSE1440. KYSE140したAIと4-person researcherに, EpCAMおよびDAPI stainingしたcell 100 images3セッThe average image recognition accuracy of させたところ and AI とヒトの is 100% および91.8% であった (p=0.01). The average recognition time of 100 images is に, AI is 0.7±0.01 seconds, and ヒトが is 630.4±49.5 Seconds (p=0.01), CTC image analysis and AI use, comparison of high classification accuracy and short-time analysis and possibility of analysis. 2. The identification of cancer cells using CTC capture and AI analysis in the blood of esophageal cancer patients has been established: Ethical approval has been given to とインフォームドコンセントのもと, 5 male and 5 female patients with ovarian syndrome, and 5 Kensei ボランティアをnegative patients. The number of EpCAM-positive/DAPI-positive cells, the number of patients in the patient group, and the number of patients in the patient group are average 4 There were 4.5±20.9 であり, and the average number of 対毾群の was 2.4±0.8 に, which was more than the べてmeaningful にった (p=0.02).これらのRESULTSからCell Lineをconstructed using いてしたAIアルゴリズムをUsing いてPatient blood 検body からCTCを検出できるThe possibility is shown by された. 3.ヒトCancer cells are established using いたマウスCTCバイオアッセイモデルの: ヌードマA gastric cancer cell line is transplanted into the stomach wall, and the stomach and liver are removed after 6 weeks. Among the 25 horses, 16 (64.0%) were diagnosed with gastric wall swelling and 8 (32%) were diagnosed with liver metastasis. Intra-stomach wall tumor, liver transplantation, specific EMA transplantation, cancer cell origin, confirmation.

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
消化器癌幹細胞とCT
消化道癌干细胞和CT
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yukihiro Yokoyama;Masahide Fukaya;奥村知之
  • 通讯作者:
    奥村知之
ヒト癌細胞株を用いたマウス血中循環腫瘍細胞バイオアッセイモデルの作成
使用人类癌细胞系创建小鼠循环肿瘤细胞生物测定模型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    山崎豪孔;奥村知之;福田卓真;明石尭久;藤井努
  • 通讯作者:
    藤井努
AIを利用した微分干渉画像に基づくCTC検出システムの開発
利用AI开发基于微分干涉图像的CTC检测系统
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    奥村知之;寺林賢司;明石尭久;福田卓真;馬場逸人;渡辺徹;三輪武史;平野勝久;渋谷和人;北條荘三;松井恒志;吉岡伊作;藤井 努
  • 通讯作者:
    藤井 努
ヒト膵癌細胞株を用いたマウス血中循環腫瘍細胞バイオアッセイモデルの作成
使用人胰腺癌细胞系建立小鼠循环肿瘤细胞生物测定模型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    山崎豪孔;奥村知之;福田卓真;明石尭久;佐伯しおり;藤井努
  • 通讯作者:
    藤井努
消化器癌におけるCTCのAI解析
胃肠道肿瘤CTC的AI分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    真鍋 高宏;奥村知之;山崎豪孔;明石尭久;藤井努
  • 通讯作者:
    藤井努
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  • 通讯作者:
    塚田 一博
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切除吻合法(手缝吻合VS机械吻合)东北大学法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    森山 亮仁;嶋田 裕;北條 荘三;吉岡 伊作;松井 恒志;澤田 成朗;奥村 知之;吉田 徹;長田 拓哉;塚田 一博;渡辺 和宏
  • 通讯作者:
    渡辺 和宏
eIF4Aファミリータンパク質の機能性ドメインの互換性検証
eIF4A家族蛋白功能域的兼容性验证
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    奥村 知之;田村 浩二;伊藤 耕一
  • 通讯作者:
    伊藤 耕一

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    2024
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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