自己紹介・研究目的
令和5年度修了/ ■SPRING事業 採択学生紹介
生命・臨床医学専攻
令和5年度 大学院入学
YOUNESI JADIDI, AMIR REZA
ユネシジャディディアミルレザ
口腔癌におけるAIを用いた化学療法効果予測モデルの開発
私はYounesi Jadidi, AmirRezaです。専攻は生命・臨床医学です。Centro Escolar University dentistry出身の歯科医師で、専門は口腔癌であり2019年より歯科口腔外科学講座の野口教授のもとで口腔癌の予後を改善するための研究を行っています。
口腔癌の治療では咀嚼や構音など日常生活に必要な機能が障害されることから、手術療法、化学療法、放射線治療を組み合わせ、癌の根治性を損なうことなく機能の喪失を最小限に留めるよう工夫がされています。しかしながら、予後不良例に遭遇することも多く、特に化学療法に抵抗性を示す症例では予後が不良であることから、化学療法の効果予測因子は重要である。これまでに予後予測因子としては腫瘍の分化度、細胞異型、浸潤様式、リンパ球浸潤度などの病理組織学的因子が研究されてきました。しかし、これらの予測因子は客観性の確立が難しく、診断医による評価のばらつきなど課題が多く、化学療法の効果予測因子も確立されていません。
本研究ではデジタル化した病理組織像の情報と実際の化学療法効果をAIに学習させ、AIによる口腔癌の化学療法効果予測モデルを開発することです。これにより、診断・効果判定の均てん化と効率化、高齢者等への低侵襲治療の開発と治療選択の決定補助、遠隔診断への展開が図れ、口腔癌治療の均てん化に繋がると考えられます。
口腔癌の治療では咀嚼や構音など日常生活に必要な機能が障害されることから、手術療法、化学療法、放射線治療を組み合わせ、癌の根治性を損なうことなく機能の喪失を最小限に留めるよう工夫がされています。しかしながら、予後不良例に遭遇することも多く、特に化学療法に抵抗性を示す症例では予後が不良であることから、化学療法の効果予測因子は重要である。これまでに予後予測因子としては腫瘍の分化度、細胞異型、浸潤様式、リンパ球浸潤度などの病理組織学的因子が研究されてきました。しかし、これらの予測因子は客観性の確立が難しく、診断医による評価のばらつきなど課題が多く、化学療法の効果予測因子も確立されていません。
本研究ではデジタル化した病理組織像の情報と実際の化学療法効果をAIに学習させ、AIによる口腔癌の化学療法効果予測モデルを開発することです。これにより、診断・効果判定の均てん化と効率化、高齢者等への低侵襲治療の開発と治療選択の決定補助、遠隔診断への展開が図れ、口腔癌治療の均てん化に繋がると考えられます。