研究助成
2023年度 医学系研究助成（がん領域（臨床））
AI（人工知能）を用いた病理組織画像解析によるStageⅡ大腸癌の術後補助化学療法の最適化
| 研究題目 | AI（人工知能）を用いた病理組織画像解析によるStageⅡ大腸癌の術後補助化学療法の最適化 |
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| 年度/助成プログラム | 2023年度 医学系研究助成（がん領域（臨床）） |
| 所属 | 群馬大学 大学院医学系研究科 病理診断学 |
| 氏名 | 片山 彩香 |
| キーワード | AI / 病理組織画像 / 大腸癌 / 治療効果 |
| 研究結果概要 | 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 | Nuclear morphological characterisation of lobular carcinoma variants: a morphometric study、Histopathology、2025 Apr;86(5):813-823. |