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
- 来源:
- 关键词:
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 with い た AI picture resolution に よ る CTC 検 out ア ル ゴ リ ズ ム の is made: KYSE と 単 nuclear ball PBMC の portrait を teachers デ ー タ と し て prior learning し portraits, each cell が KYSE か PBMC か を determine さ せ た. AI で KYSE140で <e:1> 99.8%, KYSE1440で <e:1> 100% <s:1> accuracy で recognition た た. KYSE140 を prior learning し た AI researchers の に と four people, EpCAM お よ び DAPI staining し た cells 100 portrait 3 セ ッ ト を recognition さ せ た と こ ろ, AI と ヒ ト の は portrait known precision by an average of 100% お よ び 91.8% で あ っ た (p = 0.01). Picture 100 の recognition に to し た average time は, AI が 0.7 + / - 0.01 seconds, ヒ ト が 630.4 + / - 49.5 seconds で あ (p = 0.01), and resolution of CTC portrait に AI を use す る こ と で ヒ ト と compare し て high classification accuracy と い で short time の parsing で き る possibility が shown さ れ た. 2 Esophageal cancer patients blood を with い た CTC capture と AI parsing に よ る cancer cells recognition ア ル ゴ リ ズ ム の established: ethical admitted と イ ン フ ォ ー ム ド コ ン セ ン ト の も と, five men and five women を cases like a seaborne, nutrilite ボ ラ ン テ ィ ア five を negative polices according と し た. EpCAM positive/DAPI positive cells と は, patient group according to the group of seaborne の struck the で 検 out さ れ た が, patient group の 検 は real average 44.5 + / - 20.9 で あ り, according to the group of seaborne の average 2.4 + / - 0.8 に べ て intend に much か っ た (p = 0.02). こ れ ら の results か ら cell lines を with い て build し た AI ア ル ゴ リ ズ ム を with い て blood 検 body か ら CTC を 検 out で き が る possibility in さ れ た. 3. ヒ ト cancer を with い た マ ウ ス CTC バ イ オ ア ッ セ イ モ デ ル の established: ヌ ー ド マ ウ ス の inside the stomach に ヒ ト し, six weeks after gastric cancer cell lines を transplantation に stomach, liver を pick out し た. Of the 25, 16 (64.0%) で gastric parietal abscess を recognized め, and 8 (32%) で liver 転 metastasis を recognized めた. Inside the stomach is swollen sores お よ び liver planning move に つ い て は ヒ ト specific EMA の 発 now に よ っ て transplantation し た ヒ ト cancer cell origin で あ る こ と を confirm し た.
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)
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
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- 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
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塚田 一博
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