私たちの研究

Ministry of Science and Technology, Bangladesh

Digestive diseases, ranging from harmless lesions to life-threatening cancer, are highly prevalent worldwide and have increased rapidly in the last 20 years at a rate of 67.87%. Around 40 million …

Independent University, Bangladesh Vice Chancellor Research Grant

この研究プロジェクトは、化学療法後の乳がん患者における残存腫瘍細胞密度（RTC）を自動評価する方法の開発に焦点を当てています。現在、RTCの評価は専門の病理医が手作業で行っており、時間と労力を要し、評価者間のばらつきも生じやすい状況です。この手作業による方法は、特に病理医の不足が深刻なバングラデシュのような地域で診断の遅れを招いています。本研究で提案するAIシステムは、病理医の専門知識を模倣し、作業負担を軽減するとともに評価のばらつきを排除することを目指しています。1分以内に評価を完了できるため、診断の迅速化と患者ケアの向上に大きく貢献します。また、多くの病院で使用されているデジタルカメラ搭載顕微鏡を活用することで、コストを抑えつつ、より正確で迅速な診断を可能にします。

Independent University, Bangladesh Sponsored Research Grant

卵巣がん（OC）は世界中で婦人科がんによる死亡原因の第一位です。ダッカの117人のがん患者を対象とした最近の調査では、8.1％の女性が卵巣がんを患っており、この数は今後20年で倍増すると予測されています。従来の治療は、手術によるがん組織の除去と化学療法ですが、高い再発率、病状進行、低い生存率が課題です。最近、FDAは卵巣がん患者に対するベバシズマブ療法を承認しました。ベバシズマブは腫瘍縮小に効果がありますが、不適切な投与では高血圧（10％）、肺出血（6.5％）、腸穿孔（3.5％）、頭蓋内出血（2.0％）、心毒性、創傷治癒遅延などの重篤な副作用が報告されています。また、治療費も高額です。本研究は、卵巣がん患者のベバシズマブ反応を予測する自動システムを開発し、個別化治療と患者の安全性向上を目指します。

Independent University, Bangladesh Sponsored Research Grant

バングラデシュでは、毎年13,000人以上の女性が乳がん（BC）と診断され、そのうち7,000人以上が死亡しており、死亡率は53.8%に達しています。乳がん治療の計画は、年齢、がんのグレード、腫瘍の大きさ、遺伝子増幅、心臓の状態、閉経の有無など、複数の要素を考慮する必要があるため非常に複雑です。このような包括的なケアは主に自己負担で提供されており、国民の21.8%が貧困状態にあるバングラデシュでは多くの人にとって手が届きません。診断は通常、ヘマトキシリン・エオシン（H&E）染色による形態学的評価から始まり、免疫組織化学（IHC）や蛍光 in situ ハイブリダイゼーション（FISH）などの分子検査に進みます。H&Eベースの検査は数時間以内で完了し、費用も3000バングラデシュタカ以下と安価ですが、IHCやFISHは11,000～20,000タカかかり、5～7日を要します。したがって、現在の診断システムは時間と費用がかかるのが現状です。本研究では、迅速で低コスト、かつ自動化された乳がん診断システムの開発を目指します。

Ministry of Education, Bangladesh

バングラデシュでは毎年13,000人以上の女性が乳がんと診断され、そのうち約7,000人が亡くなっています。診断の遅れと高額な検査費用が大きな課題です。HER2タンパク質はがんの進行度を評価し、治療方針を決めるために重要です。現在、Hematoxylin-Eosin（H&E）染色でがん部位を特定しますが、HER2の評価には高額で時間のかかる免疫組織化学（IHC）や蛍光in situハイブリダイゼーション（FISH）が必要です。人口の20%以上が貧困線以下で生活しているため、多くの患者がこれらの検査を受けられません。本研究では、安価で迅速なH&E画像から人工知能を用いてHER2の評価を予測する方法を提案します。これにより、バングラデシュにおける乳がん診断と治療の改善に寄与する、低コストで手軽なHER2評価システムの実現を目指します。

MURATA Science Foundation Research Grant, Japan

病理診断では従来、顕微鏡で標本を観察していましたが、時間がかかり共有が困難で、標本も劣化します。Whole Slide Imaging（WSI）スキャナはスライドを高解像度画像に変換し、デジタル病理を可能にします。しかし、ピントずれやノイズによる画像品質の低下が診断の妨げになります。本研究では、画像品質を自動評価し、再スキャンを判断するシステムを開発しました。病院システムへ統合し、WSIを実用化することが目標です。