人工知能技術(ＡＩ)を併用した術中免疫組織化学染色への取り組み

利用人工智能技术（AI）进行术中免疫组织化学染色的举措

• 批准号: 21K15544
• 负责人: 廣嶋 優子
• 金额: $ 1.58万
• 依托单位: Akita University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 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-21K15544/
• 关键词: AIを用いた膠腫の術中迅速病理組織診断; 脳腫瘍病理; 迅速免疫組織化学染色; 脳腫瘍; AI病理診断; 分子病理診断; R-IHC; 術中迅速診断; 迅速自動染色装置

迅速診断時に施行した術中迅速免疫組織化学染色と、永久標本のFFPE切片上で施行した通常の免疫組織化学染色の標本から、Whole slide image(WSI)を作成し、深層学習を行わせ、免疫染色結果を予測させるAIモデルを作製し、その有用性・妥当性を検討する。今年度は、膠腫と診断した症例50例の、迅速診断および永久標本でのHE染色（参考データ）およびATRX, IDH1, p53, Olig2, GFAP, Ki-67の免疫組織化学染色のWSIを作成し、各イメージから、倍率200倍でJPEG画像を1症例から数枚ずつ切り出した。Convolutional Neural Network による病変組織の分類モデルを構築し、まず始めに、p53, ATRX, Olig2の染色結果を判定する組織診断モデルの学習を行った。p53に関して、陽性例から21枚の画像データを作成し、19枚を学習用に、2枚をテスト用として振り分けた。陰性例からも画像データを6枚作成し、半分ずつを学習・テスト用に使用した。Olig2は陽性例から50枚の画像データを作成し、45枚を学習用に、5枚をテスト用とした。ATRXは、陽性例から53枚の画像データを作成し、51枚を学習用に、2枚をテスト用とした。陰性例からも2枚画像を作成し、検討に用いた。結果、p53の判定モデルに関して、陰性例に対する診断精度は、感度は66%, 特異度は100%で、陽性例に対する精度は、感度100%, 特異度66%であった。ATRXとOlig2に関しては、陰性症例の画像データが不足していたため、比較可能なモデルの作成に今年度は至らなかった。

For rapid diagnosis, intraoperative rapid immunohistochemical staining, permanent immunohistochemical staining on FFPE sections, Whole slide image(WSI) creation, deep learning, prediction of immunostaining results, and evaluation of usefulness and appropriateness of AI This year, 50 cases were diagnosed with colloid swelling, and HE staining (reference) for ATRX, IDH1, p53, Olig2, GFAP, Ki-67 was performed. JPEG images were prepared at 200 times magnification. Convolutional Neural Network for the classification of disease tissue, construction of tissue, identification of staining results for p53, ATRX, Olig2, tissue diagnosis, and learning p53: 21 positive images, 19 negative images, 2 negative images For example, 6 pictures are made, and half of them are used for learning. Olig2 is a positive example of 50 portraits to be made, 45 for learning, and 5 for teaching. ATRX has 53 positive images, 51 negative images, and 2 negative images. 2 images are created and discussed. Results: The diagnostic accuracy and sensitivity of p53 were 66%, 100% and 66%, respectively. ATRX Olig2 is related to the negative symptoms of the portrait is insufficient, more likely to be created this year.

项目成果

術中迅速免疫組織化学染色(R-IHC)を併用した膠腫の術中迅速診断の現状と課題

术中快速免疫组织化学染色（R-IHC）术中快速诊断胶质瘤的现状和挑战

• 发表时间: 2023
• 作者: 廣嶋 優子;小野 隆裕;清水 宏明;南條 博
• 通讯作者: 南條 博

R-IHCの自動化に向けて 病理医の立場から

从病理学家的角度实现 R-IHC 自动化

• 发表时间: 2021
• 作者: 南條 博;廣嶋 優子;今井 一博;寺田 かおり;小野 隆裕;中村 竜太;大久保 義真;赤上 陽一;南谷 佳弘
• 通讯作者: 南谷 佳弘

膠腫診断における術中迅速免疫組織化学染色(R-IHC)の現状と課題

术中快速免疫组织化学染色（R-IHC）在胶质瘤诊断中的现状和挑战

• 发表时间: 2021
• 作者: 廣嶋 優子;山本 洋平;南條 博
• 通讯作者: 南條 博

Stapler-lavage cytology using a new rapid immunocytochemistry for evaluating surgical margin status after pulmonary sublobar resection

使用新型快速免疫细胞化学进行吻合器灌洗细胞学评估肺亚肺叶切除术后切缘状态

• DOI: 10.1007/s11748-021-01733-y
• 发表时间: 2021
• 期刊: General Thoracic and Cardiovascular Surgery
• 影响因子: 1.2
• 作者: Kurihara Nobuyasu;Imai Kazuhiro;Takashima Shinogu;Nanjo Hiroshi;Hiroshima Yuko;Ito Satoru;Nomura Kyoko;Saito Hajime;Minamiya Yoshihiro
• 通讯作者: Minamiya Yoshihiro