肺癌病理診断におけるデジタルパソロジー技術及び人工知能の有用性の検討

数字病理技术和人工智能在肺癌病理诊断中的实用性检验

基本信息

批准号：
19K16573
负责人：
寺田志洋
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Shinshu University (2022)Shizuoka Cancer Center Research Institute (2019-2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、人工知能を活用し肺癌の病理組織学的情報を分析、処理することで、予後に関わる形態学的情報の客観的評価を可能にすることを目的とした。この定量化された病理組織学的情報に基づいた客観的な予後因子の評価により、精度の高い予後予測が可能になると考えた。これに関連し、本年度においては下記の2つの研究を行った。1. 肺腺癌切除症例において、HE染色、EVG染色を行った病理スライドを用いて、その腫瘍構成成分の面積を各成分ごとに人工知能を用いて定量的に測定した。測定したデータを用いて、腫瘍上皮や膠原線維、弾性繊維などの面積を組み合わせたパラメータを算出し、これが肺腺癌切除症例において予後予測に有用である可能性を示した。この内容について論文を作成、投稿し、acceptされた。2. 肺癌切除症例のおいて、HE染色、AE1/AE3染色を行なった病理スライドを用いて、腫瘍構成成分の面積を各成分ごとに人工知能を用いて定量的に測定した。測定したデータを用いて、腫瘍上皮、腫瘍間質、その他(壊死、気腔など)の面積を組み合わせたパラメータを算出し、これが肺癌切除症例において予後予測に有用である可能性を示した。いずれの研究においても、肺癌の病理組織学的情報を定量的に測定するうえで人工知能は非常に有用なツールであった。肺癌病理診断において客観性、かつ再現性のある病理組織の評価を可能にする人工知能は、今後の肺癌病理診断の発展に少なからず貢献できるものと考える。

这项研究旨在利用人工智能分析和处理肺癌的组织病理学信息，从而客观评估与预后有关的形态学信息。我们认为，基于量化的组织病理学信息的客观预后因素的评估将实现准确的预后预测。在这方面，今年进行了以下两项研究。 1。在肺腺癌切除术的情况下，使用人工智能使用人工智能对肿瘤成分的面积进行定量测量，并使用每个成分的He和EVG染色染色的病理载玻片。使用测量的数据，计算了结合肿瘤上皮，胶原纤维和弹性纤维等区域的参数，这表明这对于预测肺腺癌切除术的预后可能很有用。在此内容上撰写，提交和接受了一篇论文。 2。在肺癌切除术的情况下，使用人工智能使用HE和AE1/AE3染色的病理载玻片对肿瘤成分的面积进行定量测量。使用测量的数据，使用肿瘤上皮，肿瘤基质和其他区域的联合面积（坏死，空域等）计算参数，这表明这可能有可能预测肺癌切除病例的预后。在这两项研究中，人工智能都是用于定量测量肺癌组织病理学信息的非常有用的工具。我认为，在肺癌病理诊断中可以评估客观和可重复的病理组织的人工智能可以有助于肺癌病理学诊断的未来发展。