デジタル病理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、胃の病理組織デジタル標本（内視鏡生検、手術標本、迅速診断標本）において、びまん型胃腺癌を検出する人工知能の開発に成功しました。また、この開発に関する論文をNature Research (ネイチャー・リサーチ)が発行する自然科学誌「Scientific Reports」に投稿し、2021年10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
胃病理組織デジタル標本における、びまん型胃腺癌を検出する人工知能の開発に成功しました。

■本研究の背景
本研究は、2021年7月に発表した「胃印環細胞癌の検出を可能にする人工知能の開発」の発展的研究です。胃癌の組織学的分類として, 世界的に広く用いられているLauren分類では、intestinal type（腸型）とdiffuse type（びまん型）の2型に分類し、臨床的に予後に差があることが報告されています。すなわち、intestinal type（腸型）を主とする限局型は、膨張性増殖を示し、境界明瞭ですが、diffuse type（びまん型）は胃深部組織への浸潤性増殖傾向が顕著であり、漿膜浸潤を生じやすいため腹膜播種の頻度が高く、予後不良になります。

今回の研究の目的は、胃病理組織デジタル標本において、びまん型胃腺癌の検出を可能にする人工知能を深層学習を用いて開発することにあります。

■本研究の内容
本研究では国内の複数の大学・医療機関から胃病理組織標本の提供を受け、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複数の病理医が作成し、深層学習を行うことで人工知能を開発しました。びまん型胃腺癌の対象は、印環細胞癌（Signet-ring cell carcinoma）と低分化腺癌（Poorly differentiated adenocarcinoma, solid type (por1) and non-solid type (por2)）としており、開発した人工知能は、教師データとは異なる検証症例を用いて、精度の検証を行いました。

■本研究の成果
複数の人工知能モデルを開発しましたが、いずれの検証症例においても、びまん型胃腺癌の検出において、ROC-AUCが0.95 ~ 0.99という極めて高い精度の結果が得られました。
また、ヒートマップにより表示された人工知能が検出したびまん型胃腺癌を示唆する領域は、病理医による検証ならびに、免疫組織化学の結果、妥当であることが確認されており、本モデルは、内視鏡生検、手術標本、迅速診断標本において精度が検証されました。

昨年より発表してきた胃・大腸・肺・膵臓に関する人工知能開発の論文に続いて、癌の組織型を識別（亜分類）可能な人工知能の開発に成功しましたが、今回開発した人工知能モデルの検証を、さらに複数施設並びに大規模症例にて行い、検証を進めてまいります。

■原著論文
▼論文タイトル：A deep learning model for gastric diffuse-type adenocarcinoma classification in whole slide images
▼日本語訳：病理組織デジタル標本における「びまん型胃腺癌」の検出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/s41598-021-99940-3

■著者・所属
＜メドメイン株式会社＞
常木 雅之、Fahdi Kanavati

■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/
【プロダクトサイト】https://medmain.com/products
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