大发888最新官网客户端,大发888电玩城官方下载（学長：宮澤啓介/東京都新宿区） 分子病理学分野 黒田雅彦主任教授、梅津知宏講師、消化器?小児外科学分野 永川裕一主任教授、真崎純一講師、人工知能応用医療講座 齋藤彰客員教授、人体病理学分野 長尾俊孝主任教授、山口大学大学院医学系研究科消化器?腫瘍外科学講座 永野浩昭教授、先端がん治療開発学 硲彰一教授（現周南記念病院）らの共同研究グループは、国立研究開発法人新エネルギー?産業技術総合開発機構（NEDO）の支援を受け、大腸がんの予後予測と同時にゲノムの変異シグネチャー^*1を高い精度で予測する人工知能（AI）モデルを世界に先駆けて開発しました。

　本研究では、StageⅡ/Ⅲの大腸がんのHE染色画像から、ディープラーニングとマシンラーニングを組み合わせた新たな手法でがん組織とがん周囲の間質組織の形態学的特徴を捉えることに成功しました。さらに、このシステムが予測する再発リスクの低いがん細胞集団は、遺伝子表現型として特異的なゲノム変異シグネチャーを示すことがわかりました。この新しいAIシステムは、今後、個別化医療における予後予測や治療法選択の一翼を担うことが期待されます。これらの研究成果は、米国?カナダ病理学会(USCAP)の機関誌Modern Pathology誌にオープンアクセス論文として掲載されました。

【本研究のポイント】

• StageⅡ/Ⅲの大腸がんの手術材料におけるHE画像を利用し、予後を高い精度で予測できました。
• ディープラーニングとマシンラーニングを組み合わせた技術により、がん周囲の間質組織に予後を規定する画像情報が存在することが明らかになりました。
• 今回開発されたAIシステムは、ゲノムの変異シグネチャーを予測できる可能性が示されました。
  
  

【論文情報】

• タイトル：Novel AI Combining CNN and SVM to Predict Colorectal Cancer Prognosis and Mutational Signatures from HE Images.
• 著　　者：Mazaki J, Umezu T, Saito A, Katsumata K, Fujita K, Hashimoto M, Kobayashi M, UdoR, Kasahara K, Kuwabara H, Ishizaki T, Matsubayashi J, Nagao T, Hazama S, Suzuki N, Nagano H, Tanaka T, Tsuchida A, Nagakawa Y^＊, Kuroda M^＊.（＊：責任著者）
• 掲載誌名：Modern Pathology
• ＤＯＩ　：10.1016/j.modpat.2024.100562.

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