本学大学院医歯学総合研究科消化器・一般外科学分野の若井俊文教授、島田能史講師、医学部メディカルAIセンターの奥田修二郎教授らの研究グループは、大腸癌の病理標本スライドを深層学習することによって、大腸癌の遺伝子変異を予測する人工知能を開発しました。この人工知能は、癌の遺伝子解析にまつわるコスト問題を解決し、大腸癌の個別化治療を推進する上で極めて重要です。本研究成果はSpringer社の科学雑誌「Journal of Gastroenterology」に掲載されました。
なお、本研究の一部は、デンカ株式会社との共同研究で行われました。

本研究成果のポイント

• 大腸癌の病理標本スライドを「人間の目」で観察すると、遺伝子変異の量が非常に多い癌であるTumor mutational burden-high（TMB-H）（※1）では、特徴的な病理組織像（腫瘍内リンパ球浸潤）が認められました。
• 大腸癌の病理標本スライドを深層学習することによって、TMB-Hを予測する「人工知能」を開発しました。
• 今回開発した「人工知能」は、大腸癌TMB-Hの予測精度において、「人間の目」と同等かそれ以上であると考えられました。

【用語解説】
（※1）Tumor mutational burden：
癌に生じた遺伝子変異のおおよその量を表します。また、Tumor mutational burden-high（TMB-H）は遺伝子変異の量が非常に多い癌を表し、Tumor mutational burden-low（TMB-L）は遺伝子変異の量が中等度から少量の癌を表します。

研究内容の詳細

大腸癌の遺伝子変異を予測する人工知能を開発（PDF：719KB）

論文情報

【掲載誌】Journal of Gastroenterology
【論文タイトル】Histopathological characteristics and artificial intelligence for predicting tumor mutational burden-high colorectal cancer
【著者】Yoshifumi Shimada, Shujiro Okuda, Yu Watanabe, Yosuke Tajima, Masayuki Nagahashi, Hiroshi Ichikawa, Masato Nakano, Jun Sakata, Yasumasa Takii, Takashi Kawasaki, Kei-Ichi Homma, Tomohiro Kamori, Eiji Oki, Yiwei Ling, Shiho Takeuchi, Toshifumi Wakai
【doi】10.1007/s00535-021-01789-w

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