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公開番号2025069213
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-30
出願番号2025008469,2023015100
出願日2025-01-21,2019-02-07
発明の名称高頻度変異型癌の判別システム、プログラム及び方法
出願人国立大学法人新潟大学,デンカ株式会社
代理人SK弁理士法人,個人,個人
主分類G01N 33/48 20060101AFI20250422BHJP(測定;試験)
要約【課題】従来と比べて精度の高い高頻度変異癌の判別方法、プログラム及び方法を提供する。
【解決手段】入力部、保持部、機械学習実行部及び判別部を備え、前記入力部は、複数の第1画像データ、複数の第2画像データ及び複数の第3画像データを入力可能に構成され、前記保持部は、第1画像データ及び第2画像データを保持可能に構成され、前記機械学習実行部は、前記保持部により保持された第1画像データ及び第2画像データを教師データとし、高頻度変異型癌であるか否かを判別する判別モデルを生成可能に構成され、前記判別部は、前記判別モデルに第3画像データを入力し、第3画像データが高頻度変異型癌であるか否かを判別可能に構成される、高頻度変異型癌の判別システムが提供される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
入力部、保持部、機械学習実行部及び判別部を備え、
前記入力部は、複数の第１画像データ、複数の第２画像データ及び複数の第３画像データを入力可能に構成され、
第１画像データは、染色された高頻度変異型癌の病理切片を表す画像データであり、
第２画像データは、高頻度変異型癌ではない癌の病理切片であって、第１画像データのもととなるがんの病理切片と同じ染色がされた病理切片を表す画像データであり、
第３画像データは、新たに高頻度変異型癌であるか否かの判別を行うがんの病理切片であって、第１画像データのもととなるがんの病理切片と同じ染色がされた病理切片を表す画像データであり、
前記保持部は、第１画像データ及び第２画像データを保持可能に構成され、
前記機械学習実行部は、前記保持部により保持された第１画像データ及び第２画像データを教師データとし、高頻度変異型癌であるか否かを判別する判別モデルを生成可能に構成され、
前記判別部は、前記判別モデルに第３画像データを入力し、第３画像データが高頻度変異型癌であるか否かを判別可能に構成される、
高頻度変異型癌の判別システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記病理切片の染色方法が、ヘマトキシリン・エオシン染色である、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記入力部は、非癌画像データをさらに入力可能に構成され、
前記非癌画像データは、癌の病理切片ではない画像データであり、
前記保持部は、前記非癌画像データをさらに保持可能に構成され、
前記機械学習実行部は、前記保持部により保持された非癌画像データを教師データとし、癌の病理切片の画像データであるか否かを判別する判別モデルをさらに生成可能に構成され、
前記判別部は、第３画像データが癌の画像データであるか否かをさらに判別可能に構成される、
請求項１または請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
画像処理部を備え、
前記画像処理部は、第１画像データ、第２画像データおよび非癌画像データの少なくとも１つに対し、ピクセル毎におけるＲＧＢの各色を、第１画像データ、第２画像データまたは非癌画像データ全体の色分布に基づいてＣＩＥ表色系におけるＺ値に変換するＺ値変換処理を実行可能に構成される、
請求項１～請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記画像処理部は、
前記入力部に入力される第１画像データ、第２画像データ、および非癌画像データの少なくとも１つを分割する分割処理を実行可能に構成される、
請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記画像処理部は、
分割後の画像において一部の領域が重複するように、前記分割処理を実行する、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記画像処理部は、
前記入力部に入力される第３画像データを分割する分割処理をさらに実行可能に構成される、請求項５または請求項６の何れか１つに記載のシステム。
【請求項８】
前記判別部は、
前記第３画像データについて、癌の病理切片の画像データであるか否かを判別し、
癌の病理切片であると判別された画像データについて、さらに、高頻度変異型癌であるか否かを判別する、
請求項３～請求項７の何れか１つに記載のシステム。
【請求項９】
前記判別部は、
癌の病理切片の画像データであると判別された画像データ内における前記高頻度変異型癌であると判別された画像データの比率に基づいて、前記癌が高頻度変異癌であるか否かを判別する、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
コンピュータを、
入力部、保持部、機械学習実行部及び判別部として機能させ、
前記入力部は、複数の第１画像データ及び複数の第２画像データを入力可能に構成され、
第１画像データは、染色された高頻度変異型癌の病理切片を表す画像データであり、
第２画像データは、高頻度変異型癌ではない癌の病理切片であって、第１画像データのもととなるがんの病理切片と同じ染色がされた病理切片を表す画像データであり、
前記保持部は、第１画像データ及び第２画像データを保持可能に構成され、
前記機械学習実行部は、前記保持部により保持された第１画像データ及び第２画像データを教師データとし、高頻度変異型癌であるか否かを判別する判別モデルを生成可能に構成される、
プログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、高頻度変異型癌の判別システム、プログラム及び方法に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
癌の遺伝子変異を広く調べることにより、遺伝子変異のパターンによって癌を分類することができることが判明してきた。そのような癌に特徴的な変異のパターンの一つに、高頻度変異型（Ｈｙｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ又はＨｙｐｅｒｍｕｔａｔｅｄ）がある。高頻度変異型の癌は、体細胞変異率が他の型に比べて高いことで区別される。胃癌、乳癌、大腸癌、膠芽腫、子宮癌などで、高頻度変異型の特徴を示す癌があることが知られている。高頻度変異型の癌は、ＤＮＡ複製時のミスマッチ修復機構の欠損や不完全さを示すマイクロサテライト不安定性の性質を同時に持つ場合が多い。これは、ミスマッチ修復酵素であるＭＬＨ１、ＭＬＨ３、ＭＳＨ２、ＭＳＨ３、ＭＳＨ６、ＰＭＳ２の遺伝子が変異を起こしていることや、ＭＬＨ１遺伝子の発現がメチル化によって抑制されていることに起因すると考えられている。また、ＤＮＡ複製酵素であるポリメラーゼε（ＰＯＬＥ）の変異によって、特に高い頻度で体細胞変異を引き起こし、高頻度変異型となることも知られている（非特許文献１，２）。
【０００３】
一方、癌免疫逃避機構が解明され、この機構を標的とする新しい癌免疫治療法が臨床に応用されるようになった。なかでも特徴的なのは、イムノチェックポイント経路ともいわれるＰＤ－１（ＰｒｏｇｒａｍｍｅｄｃｅｌｌＤｅａｔｈ－１）／ＰＤ－Ｌ１（ＰＤ－１Ｌｉｇａｎｄ１）経路である。免疫抑制補助シグナルＰＤ－１／ＰＤ－Ｌ１経路をブロックすることで、Ｔ細胞の免疫抑制が解除され、Ｔ細胞が活性化し癌特異的抗原を発現している腫瘍の抑制が起こる。また、ＣＴＬＡ－４も活性化Ｔ細胞に発現し、抗原提示細胞のＣＤ２８リガンドが結合するとＴ細胞の活性化が抑制されるため、この経路をブロックすることでもＴ細胞の免疫抑制を解除し、腫瘍抑制を引き起こすことが可能である。このような原理を応用した抗癌剤が実用化されている（例：ニボルマブ、イピリブマブ）。
【０００４】
さらに、このような免疫抑制性の機構は他にも複数存在し、将来それらの免疫抑制機構をブロックする抗腫瘍剤が開発、実用化されていくことが期待されている。高頻度変異型の癌は、免疫機構のターゲットとなる癌特異的な抗原を多く持っているため、免疫抑制のシグナル経路をブロックする療法の効果が高いことが示されており、癌が高頻度変異型であることを簡便に判別できる方法が望まれている（非特許文献３）。
【０００５】
従来、高頻度変異型がんを検査するには、網羅的な遺伝子解析を行って変異数をカウントする方法が知られているが、検査に手間と時間が多く必要であるという問題点があった。また、癌に高頻度変異を引き起こす原因のひとつであるミスマッチ修復機構の欠損又は不完全さを、関連遺伝子の免疫染色又はマイクロサテライト不安定性試験で検査する方法も知られているが、この方法では全ての高頻度変異型癌を検出できないという問題がある。
【０００６】
一方、特許文献１に開示されるような病理診断支援プログラムが知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
ＮａｔＲｅｖＣａｎｃｅｒ．２０１４Ｄｅｃｅｍｂｅｒ；１４（１２）：７８６‐８００
ＪＰａｔｈｏｌ２０１３；２３０：１４８‐１５３
Ｓｃｉｅｎｃｅ０３Ａｐｒ２０１５Ｖｏｌ．３４８，Ｉｓｓｕｅ６２３０，ｐｐ．１２４－１２８
【特許文献】
【０００８】
特願２００４－３４６９１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１では、腫瘍の有無、良性・悪性を判定することが可能であるとされているが、高頻度変異癌の判別方法については何ら言及されていない。
【００１０】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、従来と比べて精度の高い高頻度変異癌の判別方法、プログラム及び方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

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