AI形態解析とリンパ節転移関連遺伝子解析の統合化による肺扁平上皮癌悪性化機構解明

结合AI形态学分析和淋巴结转移相关基因分析阐明肺鳞癌恶变机制

• 批准号: 22K16581
• 负责人: 大森 智一
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Tokyo Medical University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K16581/
• 关键词: 肺扁平上皮癌; 人工知能解析; 再発予測; miRNA; 人工知能（AI）; カルシトニン受容体遺伝子（CACLR）

肺扁平上皮癌(LUSC)においてリンパ節転移(pN)は予後因子であり術後再発に大きく寄与するところではあるが、術後再発を予測するマーカーは存在しない。我々は、自験内でLUSCのリンパ節転移に特異的なmiRNA(miRNA10a, 141, 3120)を抽出した。また、人工知能（AI）を使った癌細胞核の形態解析にて術後再発を予測できる可能性も確認している。そこで、AIによる形態解析と分子病理学的因子を組み合わせることで、より精度の高い再発予測因子を割り出すことを目的とした。本年度はAIによる形態的解析を行った。自施設内でLUSCに対して手術した患者196例を対象とし、i)術後無再発、ii)術後早期再発　の２群に分け、AI形態解析にて術後再発と無再発の特徴量を抽出した。trainingモデル解析の後、testモデルにてその確からしさを検証した。結果としては、trainingモデルで早期再発（2年以内）/無再発を100％識別し、testモデルで98.1%の確立で再発を予想できた。現在、無再発/再発群の各症例からmiRNA抽出を行っており、その結果と合わせてデータベースを作成し、アノテーション作業を行っていく予定である。

淋巴结转移（PN）是预后因素，是术后复发的主要因素，但是没有标记可以预测术后复发。在我们的研究中，我们提取了针对LUSC中淋巴结转移的miRNA（miRNA10A，141，3120）。此外，使用人工智能（AI）对癌细胞核的形态分析已经证实了术后复发的可能性。因此，目的是使用AI与分子病理因素结合形态学分析，以确定复发的更准确的预测指标。今年，使用AI进行了形态分析。受试者是196例在自己的设施中接受LUSC手术的患者，分为两组：i）术后复发和ii）术后复发的早期复发，术后复发的特征和使用AI形态学分析提取了术后复发的特征。训练模型分析后，使用测试模型验证了精度。结果，100％的训练模型确定了早期复发（在2年内）/无复发，而测试模型中的98.1％的病例预测了复发。当前，从无复发/复发组中的每种情况中提取miRNA，我们计划创建数据库以及结果并执行注释工作。