Elucidation of heterogeneity in pancreatic neuroendocrine tumors using AI and single-cell analysis

膵神経内分泌腫瘍（Pancreatic neuroendocrine neoplasm; PanNEN）は病態や臨床経過が非常に多様性に富む不均一な悪性腫瘍であるが、希少疾患であるため単一施設での研究には限界がある。本研究では、多施設共同研究により広域から多数のPanNENサンプルを収集し、人工知能（AI：Artificial Intelligence）とシングルセル解析を応用したPanNENの病態解明を最終目標としている。初年度である令和4年度は、多施設共同研究の立ち上げとサンプル収集、更にそれらを用いた質の高いwebデータベース構築を最優先課題とした。総計22施設が本研究に参加することとなり、全施設の倫理委員会で承認された。データ収集に際して、当院ARO次世代センター協力を得て、webデータベースシステム（REDCap）を構築した。REDCapにはオンライン上でリアルタイムにデータ入力することができ、入力履歴も可視化されることから、管理者側からのクエリ発出やデータクリーニングも容易となる特徴がある。参加22施設から、総計599例のPanNEN切除例が登録され、臨床病理学的因子を中心に解析することで、PanNEN切除例の全体像やグレード毎の再発率などの疫学データが得られた。NET G1, G2, G3とグレードが上がると共に再発率が上昇するという、既報と同様のデータが得られ、本データベースの信頼性が担保された。本邦における多施設かつ多数例のPanNENデータベースは報告が少なく、貴重なデータが集積されたと言える。令和4年度は、上記のデータベースを用いた疫学研究結果を中心に、国内学会（村上正俊、藤森尚ら. 第119回日本消化器病学会九州支部例会）及び国際学会(Fujimori N, et al. IAP and JPS 2022)にて研究成果を発表した。

膵神経内分泌腫瘍（Pancreatic neuroendocrine neoplasm; PanNEN）は病態や臨床経過が非常に多様性に富む不均一な悪性腫瘍であるが、希少疾患であるため単一施設での研究には限界がある。本研究では、多施設共同研究により広域から多数のPanNENサンプルを収集し、人工知能（AI：Artificial Intelligence）とシングルセル解析を応用したPanNENの病態解明を最終目標としている。初年度である令和4年度は、多施設共同研究の立ち上げとサンプル収集、更にそれらを用いた質の高いwebデータベース構築を最優先課題とした。総計22施設が本研究に参加することとなり、全施設の倫理委員会で承認された。データ収集に際して、当院ARO次世代センター協力を得て、webデータベースシステム（REDCap）を構築した。REDCapにはオンライン上でリアルタイムにデータ入力することができ、入力履歴も可視化されることから、管理者側からのクエリ発出やデータクリーニングも容易となる特徴がある。参加22施設から、総計599例のPanNEN切除例が登録され、臨床病理学的因子を中心に解析することで、PanNEN切除例の全体像やグレード毎の再発率などの疫学データが得られた。NET G1, G2, G3とグレードが上がると共に再発率が上昇するという、既報と同様のデータが得られ、本データベースの信頼性が担保された。本邦における多施設かつ多数例のPanNENデータベースは報告が少なく、貴重なデータが集積されたと言える。令和4年度は、上記のデータベースを用いた疫学研究結果を中心に、国内学会（村上正俊、藤森尚ら. 第119回日本消化器病学会九州支部例会）及び国際学会(Fujimori N, et al. IAP and JPS 2022)にて研究成果を発表した。