直腸癌の治療効果予測を目的とした、マルチモーダルデータ解析の計画立案を支援しました。MRI・CT・内視鏡・病理画像などの医用画像から、全ゲノムシーケンスやRNA-seqを含むオミックスデータ、診療記録などを対象としています。
国内外の論文を横断的に調査し、こうした複数モダリティのデータをAIで統合した先行研究を体系的に整理しました。並行して、実際の患者データを用いたトランスクリプトーム解析と遺伝子変異解析を大腸がんをはじめとする複数のがん種について予備的に実施し、本格的な解析設計に向けた基礎情報を整備しました。
課題と対応
課題
- グラント申請を見据えた方向性が定まっておらず、解析アプローチの見通しが立っていなかった
- 研究の方向性を固めるにあたり、最新のAI解析手法の把握と、手持ちデータを用いた予備的な検証の両方が必要だった
対応
- がんの診断・予後予測に関するマルチモーダルAI論文を網羅的に収集・整理し、使用技術・解析手法の全体像をまとめた
- 実際の患者データを用いてトランスクリプトームの統計比較解析と遺伝子変異解析を実施し、がん種間の特性を確認しながら解析手法を検証した
プロジェクト情報
| 関係機関 / お取引先名 | 国立医学系研究機関様 |
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| キーワード |
AI・データ・サービスへの
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