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)。

使用胃癌标本进行 MSI-H 与 MSS II 期分析手术病例中的 MSI-H 预测如上所述，将对 184 名已知 MSI 状态的胃癌患者的手术标本进行分析。使用这些病例的“诊断时的 CT 图像（胸部和腹部）”和“已确定 MSI 状态的病理标本的 HE 标本（数据转换）”作为输入构建算法。 MSI 状态附带的临床信息也将用于提高算法的准确性。我们目前正在创建算法构建协议，正在等待研究合作机构的批准。获得批准后将立即开始分析。在这项研究中，输入的是已知 MSI 状态的 II 期胃癌病例的 CT 图像、HE 标本和临床信息（诊断时年龄、性别），并进行了 MSI-H 或 MSS Learn 的二元分类。一个可以做到这一点的模型。作为学习每个输入的机器学习模型，我们对 CT 图像使用 3D 卷积神经网络（3D CNN 网络）。由于HE样本图像是二维图像，所以使用了2D CNN网络，但由于整个幻灯片是一个巨大的图像，所以使用多实例学习，以多个局部块图像作为输入，输入一组局部块图像学习 2D CNN 网络。为了确认本次分析中获得的算法的准确性，我们使用了100例手术切除的II期胃癌的“诊断时的CT图像（胸部和腹部）”和“病理标本的HE标本” ”，对于算法确定可能为 MSI-H 的病例，通过使用手术标本进行 PCR 检测来确认 MSI 状态（验证）。