申請者名河原 大輔
卵巣がんにおける医用画像上の予測因子を生化学的に解明する新規AIナビゲーションシステム開発
- プログラム
- 医学系研究助成 がん領域（臨床）
- 所属機関
- 広島大学
- 所属部署
- 大学院医系科学研究科 放射線腫瘍学
- 申請年度
- 2023年度
- キーワード
- Radiomics Radiogenomics 卵巣がん
- 研究結果の概要
- 本研究の現状の成果では、卵巣がんにおける医用画像上の予後予測因子を抽出し、その生化学的・生物学的意義を明らかにすることで、治療方針決定を支援するAIナビゲーションシステムの基盤構築を目的とした。治療前CT画像を用いたRadiomics解析と機械学習により予後関連特徴量を同定し、Rad-scoreに基づき高リスク群・低リスク群へ層別化した。その結果、Kaplan–Meier解析で有意な予後差を認め、C-indexは0.768であった。さらに、遺伝子発現情報を用いたGSEAにより、G2M checkpoint、mitotic spindle、E2F targetsなど細胞増殖関連経路との関連が示された。本成果はClinical Radiology誌に掲載され、画像特徴量に生物学的解釈を付与できる可能性を示した。
- 公表論文