2022年03月02日

東大など、がん病理組織画像の特徴を数値化、開発

【カテゴリー】：ファインケミカル 【関連企業・団体】：日本大学

東京大学大学院医学系研究科の石川俊平教授（衛生学）は2日、日本大学医学部の山下裕玄教授らのグループと共同で、人工知能技術の一つである深層ニューラルネットワークを用いて、がん病理組織画像の組織学的特徴を数値化する技術を開発したと発表した。 通常、がんの診断は、顕微鏡を用いて病理組織像を観察して行うが、基本的に個別の病理医の経験知に基づいている。組織像の客観的な記載や数値化は難しいため、多くの症例情報の集積、他の臨床データとの定量的な比較、類似症例の検索といったデータとしての扱いが容易でなかった。 今回研究グループは、深層ニューラルネットワークを用いて組織画像からディープテクスチャと呼ばれる情報を抽出することで、がんの病理組織像の特徴を表現するのに適していることを見いだした。絵画にたとえるなら「画風」に相当する情報といえる。 同技術を用いることで、病理組織像の特徴が定量的データとして扱えるようになり、組織学的特徴に基づくがんの再分類や、過去の症例からの類似画像の検索、一部のがんの遺伝子変異の予測を含む様々なアプリケーションに応用可能となり、がん研究や医療が促進されることが期待される。 本研究成果は、3月1日に米科学誌「Cell Reports」にオンライン掲載された。 ニュースリリース参照 https://www.m.u-tokyo.ac.jp/news/admin/release_20220302.pdf