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。

尽管淋巴结转移（pN）是肺鳞状细胞癌（LUSC）的预后因素，并且对术后复发有很大影响，但目前还没有预测术后复发的标志物。我们提取了 LUSC 淋巴结转移特异性的 miRNA（miRNA10a、141、3120）。我们还证实了通过使用人工智能（AI）分析癌细胞核的形态来预测术后复发的可能性。因此，我们的目的是通过结合人工智能和分子病理因素的形态学分析来确定更准确的复发预测因子。今年，我们使用人工智能进行了形态分析。我们以本机构196例接受LUSC手术的患者为对象，将其分为两组：i）术后未复发，ii）术后早期复发，并使用AI形态学分析术后复发和未复发的特征被提取出来。在分析训练模型后，我们使用测试模型验证了其准确性。结果，训练模型能够100%识别早期复发（2年内）/无复发，而测试模型能够以98.1%的概率预测复发。我们目前正在从未复发/复发组的每个病例中提取miRNA，并计划将结果创建数据库并进行注释工作。