転移学習を用いた唾液腺癌の組織学的悪性度の再分類の試み

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本研究の目的は、組織標本を用いて予後予測システムを構築することにある。これまでの唾液腺腫瘍における悪性度分類は主観的な形態認識に頼った分類となっており、本研究の主たる研究者の参加した腺様嚢胞癌の論文において、3名の病理医間で悪性度分類は一致しなかったという事実がある。腺様嚢胞癌の悪性度分類に用いられる要素の１つに充実性成分の比率がある。組織標本のデジタル画像で充実性成分の比率を決定することで客観性や再現性を持たせることが可能になると考えている。これらの検討の前準備のために、本年は撮影倍率や画質などの検討を実施した。現存する顕微鏡カメラ画質では不十分と判断して、改めて撮影する予定である。融合遺伝子の種類と予後に関しては、腺様嚢胞癌におけるMYBの構造異常とMYBL1の構造異常、MYB全長過剰発現パターンの3群と形態の特徴を抽出する予定であるが、本年度の新規解析例を追加検討中である。これ以外に組織型に特異的な融合遺伝子を有する硝子明細胞癌に関しては、臨床医とともに予後の解析を実施し報告した。低悪性度群に入る腫瘍であるが、長期予後については不良であるという報告が出つつあり、予後を分ける組織学的特徴について抽出を試みる予定である。現在、本研究に関する内容は臨床的な予後の発表のみであるが、組織学的な検討を追加して行っていく予定である。また、細胞診画像と組織画像との関連付けを行うことで、細胞診検体の画像から今回形成する予後予測システムを利用できる方向を目指す予定である。