大腸癌の変異シグネチャーを予測するRadiogenomics解析法の確立

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医用画像における癌の潜在的な生物学的特徴を抽出して解析する試みとして機械学習を用いたアプローチが注目されている。特に、Radiogenomics解析は、放射線画像の特徴量と、個々の癌における遺伝子変異プロファイルとの関連を解析する手法である。また、近年では遺伝子変異そのものだけではなくその変異プロセスに着目した変異シグネチャー（mutational signature）が注目されている。我々は、日常臨床で汎用される医用画像から個々の癌の特徴量を抽出することによって、変異シグネチャーの予測が可能である」との仮説を立て、本研究を立案した。本研究の目的は大腸癌における変異シグネチャーを予測するRadiogenomics解析法の研究基盤を確立することである。本年度は、下記の2点について研究を実施した。(1)大腸癌肝転移症例の原発巣に対する研究用遺伝子パネル検査を用いて、変異シグネチャ―を含めた解析を行い、遺伝子変異プロファイルを確定した。(2)大腸癌肝転移CT画像からRadiomics特徴量を抽出し、機械学習を用いた遺伝子変異プロファイルを予測するモデル構築を開始した。