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肺癌生検病理組織デジタル標本における組織型分類を可能にする深層学習を用いた人工知能の開発に成功~自然科学誌「Scientific Reports」に掲載~

メドメイン株式会社
病理診断支援ソリューション「PidPort」を提供するメドメイン株式会社 ( 本社:福岡県福岡市、代表取締役CEO: 飯塚 統、以下「メドメイン」)は、Deep Learning (深層学習)を用いることで、肺からの生検標本において、肺癌の組織型を分類する人工知能の開発に成功し、これによって、肺癌の主要な組織型である腺癌、扁平上皮癌および小細胞癌の分類を行なうことが可能となりました。また、この開発に関する論文を英国のNature Research (ネイチャー・リサーチ)社が発行する自然科学誌「Scientific Reports」に投稿し、2021年4月14日に掲載されたことをお知らせします。




■本研究成果の概要
TBLB(経気管支肺生検)病理組織標本における腺癌、扁平上皮癌、小細胞癌および非腫瘍性病変を分類する人工知能の開発に成功しました。

■本研究の背景
肺癌の治療を決定する際には、診断を目的としてTBLBが行なわれます。TBLBは気管支鏡を気管支に挿入し、鉗子などで病変の生検を行なう方法です。この生検の結果によって組織型や遺伝子情報がわかり、適切な治療方針が決定されます。TBLBの病理組織標本は採取量が少ないことが多く、病理診断に難渋する症例もあります。
今回の研究の目的は、TBLB病理組織デジタル標本において、肺癌の組織型を分類する人工知能を深層学習により開発することにあります。

■本研究の内容
本研究では国立病院機構九州医療センター (以下、「九州医療センター」)および、国際医療福祉大学三田病院 (以下、「三田病院」)よりTBLB病理組織標本ならびに病理診断結果の提供を受けました。標本をデジタル化したのちに、深層学習のための教師データを作成し、深層学習を行なうことで人工知能を開発しました。開発した人工知能は、九州医療センター、三田病院および国際データベースのデジタル標本を検証症例として用い、精度の検証を行ないました。

■本研究の成果
TBLBおよび手術標本で検証を行ないましたが、いずれの場合も、ROC-AUCが0.94以上という極めて精度の高い結果が得られました。更に、通常のHE染色に加えて免疫組織化学染色を用いて診断された83名のTBLB標本で検証を行なったところ、ROC-AUCが0.99という高い精度が得られました。以上のことから、広いバリエーションの病理標本 において、腺癌、扁平上皮癌、小細胞癌と非腫瘍性病変を精度高く分類する人工知能の開発に成功しました。これにより、2020年6月に発表した論文に続き、更に詳細な肺癌組織型の分類が可能となりました。


今回開発した人工知能モデルの精度を、複数施設で今後検証する予定です。

■原著論文
本研究成果は、英国科学雑誌「Scientific Reports」のオンライン版(2021年4月14日付)で公開されました。
▼ 論文タイトル:A deep learning model for the classification of indeterminate lung carcinoma in biopsy whole slide images
▼ 日本語訳:肺癌生検病理組織デジタル標本における組織型分類を可能にする深層学習を用いた人工知能の開発▼ DOI:https://www.nature.com/articles/s41598-021-87644-7

■著者・所属
<九州医療センター・呼吸器外科>
Gouji Toyokawa(豊川 剛二)、Koji Yamazaki(山崎 宏司)、Sadanori Takeo(竹尾 貞徳)
<九州医療センター・病理診断科>
Seiya Momosaki(桃崎 征也)
<九州医療センター・呼吸器内科>
Hiroaki Takeoka(武岡 宏明)、 Masaki Okamoto(岡本 昌樹)
<メドメイン>
Fahdi Kanavati、Osamu Iizuka(飯塚 統), Masayuki Tsuneki(常木 雅之)

■会社概要
【会社名】メドメイン株式会社 (Medmain Inc.)
※経済産業省 J-START UP 選出企業 https://www.j-startup.go.jp/startups/
【設立日】2018年1月11日
【事業内容】医療ソフトウェア・クラウドサービスの企画・開発・運営および販売
【代表取締役/CEO】飯塚 統
【所在地】[東京オフィス] 東京都港区南青山2-10-11 A青山ビル2F / [福岡オフィス] 福岡県福岡市中央区赤坂2-4−5 シャトレサクシーズ104

■各種関連サイト
【コーポレートサイト】 https://medmain.com/
【病理診断支援ソリューション「PidPort」】 https://pidport.medmain.com/
【Imaging Center | 病理標本のデジタル化サービス】 https://imaging.medmain.com/
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