研究題目
- 所属部署
- 大学院医学系研究科 病理診断学
- 申請年度
- 2023年度
- キーワード
- AI 病理組織画像 大腸癌 治療効果
- 研究結果の概要
- StageⅡ大腸癌では術後再発率は約15%である一方、現行ガイドラインによる再発高リスク群は全症例の70～90%を占めており、より精密なリスク層別化が求められている。本研究では、群馬大学附属病院で手術を施行したStageⅡ大腸癌205例のHE標本デジタル画像（Whole Slide Image）を用いて、Vision Transformer（ViT）を基盤としたAIモデルを構築し、術後5年以内の再発予測を行った。本コホートではASCOおよびESMOの再発高リスク因子を1つ以上有する症例が186例（90.7%）を占めた。全症例を7:3で教師データとテストデータに分割して学習した結果、テストデータにおいて88.2%の正解率を達成し、再発高リスク群を高精度に抽出できる可能性を示した。さらにHeatmap解析により、AIが着目した再発関連組織学的特徴を可視化した。現在は静岡県立静岡がんセンターに研究基盤を移し、症例数の拡充、多施設外部検証、分子プロファイルとの統合解析を進めている。
- 公表論文
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Nuclear morphological characterisation of lobular carcinoma variants: a morphometric study、Histopathology、2025 Apr;86(5):813-823.
