Construction of AI algorithm to identify MSI-H gastric cancer from CT images, histopathology, and clinical information

构建从CT图像、组织病理学和临床信息中识别MSI-H胃癌的AI算法

基本信息

批准号：
22K07264
负责人：
川上尚人
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kindai University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K07264/
关键词：
人工知能 MSI-H 胃癌バイオマーカーアルゴリズム

项目摘要

MSI-H vs. MSS stage II胃癌検体を用いた解析手術症例におけるMSI-H予測上述のように、MSI statusが判明している胃癌184例の手術検体を解析する。これら症例の「診断時のCT画像(胸腹部)」および「MSI statusが判断された病理検体のHE標本(データ化)」をinputとしてアルゴリズムを構築する。アルゴリズムの精度向上のために、MSI statusに付属する臨床情報も利用する。現在アルゴリズム構築に向けてプロトコル作成し、研究協力機関の承認待ちの状況である。承認が得られ次第、解析を開始する。本研究では、すでにMSI statusが判明しているstage II 胃癌症例におけるCT画像、HE標本、臨床情報（診断時年齢、性別）をinputとし、MSI-HであるかMSSであるかの二値分類を行うモデルを学習する。それぞれのinputを学習する機械学習モデルとして、CT画像においては3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D CNN Network)を用いる。HE標本画像は2次元画像のため、2D CNN Networkを用いるが、スライド全体は巨大な画像となるため、複数の部分パッチ画像を入力とするMultiple Instance Learningを用いて、部分パッチ画像群を入力とした2D CNN Networkを学習する。本解析で得られたアルゴリズムの精度を確認するために、これまでに外科的に切除されたStage II胃癌症例10 0例の「診断時のCT画像(胸腹部)」および「病理検体のHE標本」をin-putし、MSI-Hである可能性が高いとアルゴリズムが判断した症例について、手術検体を用いPCR検査にてMSI statusを確認する(validation)。

对MSI-H与MSS II期分析胃癌标本的MSI-H预测分析如上所述，将分析184例胃癌病例的手术标本，其MSI状态已知。该算法是在诊断时使用“ CT图像（胸部和腹部）”以及“确定MSI状态的病理标本”作为输入的“ MSI状态”的“ HE HE标本（数字化）”构建的。为了提高算法的准确性，还将使用附加到MSI状态的临床信息。目前，该协议是为构建算法而创建的，并正在等待研究合作伙伴机构的批准。一旦获得批准，将开始分析。在这项研究中，我们将训练一个模型，该模型在II期胃癌的情况下，使用CT图像，HE标本和临床信息（诊断时代，性别年龄）对MSI-H或MSS进行二进制分类。三维卷积神经网络（3D CNN网络）用于CT图像，用作学习每个输入的机器学习模型。由于He示例图像是二维图像，因此使用了2D CNN网络，但是整个幻灯片是一个巨大的图像，多个实例学习，它使用多个部分贴片图像作为输入，以学习一个具有部分补丁图像组的2D CNN网络。为了确认本分析中获得的算法的准确性，我们输入了“ CT图像（栗子和腹部）”和“他的病理标本标本”，该算法迄今为止删除了10次手术的II期胃癌病例，并使用algorithm确定algorithm确定MSI-H的PCR测试的PCR测试对MSI可能存在高度可能性。