画像診断と人工知能を用いた循環腫瘍細胞同定法の開発

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本研究の目的はヒト末梢血内に存在する血球細胞と循環腫瘍細胞を形状から判別する方法を開発することである。この方法が確立されれば、さらに循環腫瘍細胞の形状から例えばRAS変異の有無を判別する方法の開発に挑む。まず初めにそれぞれの細胞が正円に近い形かどうか（短軸と長軸の長さの差が小さい）で腫瘍細胞かどうかを判定することを試みた。Cell lineを血液に混入させたスパイク実験では、短軸と長軸の長さが大きい腫瘍細胞を同定することが可能であったが、同定できたのは混入した腫瘍細胞の約80%のみであった。続いて長軸上の明度をプロットした曲線で変曲点が3つ以上ある細胞も腫瘍細胞と考え、この方法も併用したところ短軸と長軸の長さが少ない細胞においても腫瘍細胞と思われるものが混在していることが明らかになった。さらに、腫瘍細胞表面の細かな凹凸（テクスチャ）が血球細胞よりも大きいことがわかったため、現在テクスチャを用いた判別法について試行錯誤を重ねているところである。現在は、ヒト検体を用いて①正円性（長軸と短軸の長さの差）、②明度変曲点の数、③テクスチャ、それぞれが血球と腫瘍細胞の分別に利用できることがわかったが、①②③の方法のそれぞれの閾値をどう設定すると最も効率よく分別できるかどうかを検討している段階である。同一検体の中でも、また患者間でも循環腫瘍細胞は実に多様な形態をとることがわかってきており、単純に閾値を決めるよりも、①②③のデータから人工知能により総合的な判定をした方がよい可能性があり、外部の人工知能の専門家の意見を取り入れながら検討を重ねている。