A03-KB109 脳腫瘍の人工知能による画像-分子遺伝学診断技術の開発

From Multidisciplinary Computional Anatomy
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メンバー

  • 研究代表者
    木下 学(大阪大学大学院医学系研究科・脳神経外科・講師)
  • 連携研究者
    柳澤 琢史(大阪大学国際医工情報センター臨床神経医工学・寄附研究部門講師)

概要

神経膠腫は中枢神経系に発生する希少がんで、手術・放射線治療・化学療法を組み合わせた集学的治療が実施されているが、予後不良な疾患である。神経膠腫は分子生物学的には数種類の異なった機序で発症していることが明らかになってきており、分子生物学的手法を用いた新たな病態理解・診断・治療のアプローチが求められている。腫瘍の分子情報の取得には腫瘍組織の採取が必須であり、脳腫瘍の場合には開頭術という侵襲的な手技を経由する必要がある。このような侵襲的な手技を回避すべく、radiogenomicsもしくは人工知能という新規技術を発展させて、放射線画像という非侵襲的な診断技術で腫瘍の分子情報の取得を試みようとするのが本研究の主たる目的である。 近年の「深層学習(Deep learning)」による人工知能を用いた画像解析、画像認識の発展は目を見張るものがあり、人間の認知を超えた、画像認識が人工知能によって可能であることが示されつつある。申請者らは既に200例の神経膠腫症例の主だった遺伝子変異データとMR画像のライブラリーを保有しており、この様な規模での画像−組織−遺伝子情報のデータベースは国際的にも 他の追随を許さないものである。この様な脳腫瘍の大規模データベースを利用して、本研究テーマを遂行することにより、脳腫瘍に限らず、本研究手法が大規模臨床試験など臨床医学における大規模データを網羅的に解析し、従来型の解析では明らかにすることが出来なかった「画像」と腫瘍の「分子生物学」の関係性を明らかにでき、ビッグデータの活用、解析が推進されている昨今、全身疾病の「画像」と「分子情報」の統合解析を推し進めるきっかけともなることが期待される。

概要図

A03-KB109.png