大学院生 門井 辰夢さんが筆頭著者の論文 Modern Pathologyに掲載
2023.08.31
- TOPICS
- 学生の活跃
- 研究
- 理学部
深層学習による濾胞性甲状腺腫瘍の鑑別に関して、大阪大学大学院医学系研究科病態病理学 野島 聡准教授らと共同研究
生命医科学研究科 生命情报科学研究室の門井 辰夢さんらの研究グループは、甲状腺濾胞癌と濾胞腺腫を高性能で分類する深層学習モデルを開発しました。その論文が、米国カナダ病理学会(USCAP)の機関誌「Modern Pathology」誌に掲載されました。
论文着者
大学院生命医科学研究科 博士前期课程１年
生命情报科学研究室
生命情报科学研究室（2022年3月卒業）
大学院生命医科学研究科 博士前期课程１年
生命情报科学研究室
门井 辰梦さん
国际総合科学部 理学系 生命医科学コース生命情报科学研究室（2022年3月卒業）
加藤 千遥さん
指导教员：
大学院生命医科学研究科
生命情报科学研究室 寺山 慧 准教授
论文タイトル
Deep-learning-based differential diagnosis of follicular thyroid tumors using histopathological images
病理组织画像を用いた深层学习による滤胞性甲状腺肿疡の鑑别
掲载雑誌
Modern Pathology
&尘诲补蝉丑;今回の研究内容について门井さんに解説していただきました。
甲状腺濾胞癌(Follicular thyroid carcinoma: FTC)は甲状腺がんの一種で、濾胞細胞から生じる悪性腫瘍です。一般的にFTCは成長が遅く、予後は良好ですが、FTC患者の20~30%に、再発を来し予後不良の症例があります。FTCの診断には、がん組織をプレパラートにして顕微鏡で観察する病理組織診断が必須となりますが、現在の手法では、腫瘍細胞の形態学的特徴だけからでは良性である濾胞腺腫(Follicular adenoma: FA)とFTCを区別することができないことが課題となっています。現状、FTCとFAを区別するためには、被膜浸潤*1、血管浸润*2、およびリンパ节転移などを外科的に取り出されてきたがん検体の全体をくまなく评価することで见出す必要があります。しかし、これらの特徴は検体内のごく一部の领域にしか含まれていないことが多く、それらを见逃す可能性があります。また、手术で取り出されてきた検体を评価することでしか确定诊断ができないということは、手术前に诊断を行い、手术とは别の选択肢の治疗を选ぶということが不可能であるということにもなります。そのため、组织の一部のみから形态学的に贵罢颁と贵础の鑑别ができるようになれば、生検组织検体*3や细胞诊検体*4といった术前に施行される比较的侵袭性の低い方法で採取した検体からの诊断により、早期発见、术前诊断/治疗が可能となることが见込めます。
そこで本研究では、ヘマトキシリン?エオジン染色（贬贰染色*5）を用いて作製したFTC、FAのプレパラートからデータを取り込み、これらよりランダムに組織診画像を抽出し、２疾患を鑑別する深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network: DNN）を使用した分類モデルの開発に試みました(図1)。その結果、分類性能を示す指標であるROC曲線下の面積(Area Under the ROC Curve: AUC*6)が0.91と高性能な分類モデルの開発に成功しました(図2A)。また、分類において重要だと判断された領域を可視化する手法GradCAMを用いて解析した結果、FTCとFAの鑑別は主に核の特徴に大きく依存していることが示唆されました(図2B)。さらに、深層学習を使用してFTC組織における再発リスク、広範な被膜浸潤、血管浸润の予測を行うモデルの開発に試みました。その結果、改良の余地のある成績ではありましたが、一定のレベルでの予測が可能でした。今回得られた結果は、これまでの病理組織診断では不可能とされてきた形態学的特徴のみからの甲状腺濾胞性腫瘍の悪性/良性の診断が可能であることを示すもので、深層学習手法により生検試料に基づいてFTCの術前評価が可能となり、より効果的な治療戦略につながると期待されます。
Deep-learning-based differential diagnosis of follicular thyroid tumors using histopathological images
病理组织画像を用いた深层学习による滤胞性甲状腺肿疡の鑑别
掲载雑誌
Modern Pathology
&尘诲补蝉丑;今回の研究内容について门井さんに解説していただきました。
甲状腺濾胞癌(Follicular thyroid carcinoma: FTC)は甲状腺がんの一種で、濾胞細胞から生じる悪性腫瘍です。一般的にFTCは成長が遅く、予後は良好ですが、FTC患者の20~30%に、再発を来し予後不良の症例があります。FTCの診断には、がん組織をプレパラートにして顕微鏡で観察する病理組織診断が必須となりますが、現在の手法では、腫瘍細胞の形態学的特徴だけからでは良性である濾胞腺腫(Follicular adenoma: FA)とFTCを区別することができないことが課題となっています。現状、FTCとFAを区別するためには、被膜浸潤*1、血管浸润*2、およびリンパ节転移などを外科的に取り出されてきたがん検体の全体をくまなく评価することで见出す必要があります。しかし、これらの特徴は検体内のごく一部の领域にしか含まれていないことが多く、それらを见逃す可能性があります。また、手术で取り出されてきた検体を评価することでしか确定诊断ができないということは、手术前に诊断を行い、手术とは别の选択肢の治疗を选ぶということが不可能であるということにもなります。そのため、组织の一部のみから形态学的に贵罢颁と贵础の鑑别ができるようになれば、生検组织検体*3や细胞诊検体*4といった术前に施行される比较的侵袭性の低い方法で採取した検体からの诊断により、早期発见、术前诊断/治疗が可能となることが见込めます。
そこで本研究では、ヘマトキシリン?エオジン染色（贬贰染色*5）を用いて作製したFTC、FAのプレパラートからデータを取り込み、これらよりランダムに組織診画像を抽出し、２疾患を鑑別する深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network: DNN）を使用した分類モデルの開発に試みました(図1)。その結果、分類性能を示す指標であるROC曲線下の面積(Area Under the ROC Curve: AUC*6)が0.91と高性能な分類モデルの開発に成功しました(図2A)。また、分類において重要だと判断された領域を可視化する手法GradCAMを用いて解析した結果、FTCとFAの鑑別は主に核の特徴に大きく依存していることが示唆されました(図2B)。さらに、深層学習を使用してFTC組織における再発リスク、広範な被膜浸潤、血管浸润の予測を行うモデルの開発に試みました。その結果、改良の余地のある成績ではありましたが、一定のレベルでの予測が可能でした。今回得られた結果は、これまでの病理組織診断では不可能とされてきた形態学的特徴のみからの甲状腺濾胞性腫瘍の悪性/良性の診断が可能であることを示すもので、深層学習手法により生検試料に基づいてFTCの術前評価が可能となり、より効果的な治療戦略につながると期待されます。
図1：深层学习を用いて良性の滤胞线肿（贵罢颁）と甲状腺滤胞癌（贵础）を鑑别する概要図
図2：性能と分类においてモデルが重视している箇所の可视化
A：ROC曲線。分類する閾値に基づいて、横軸に偽陽性率(False Positive Rate)、縦軸に真陽性率(True Positive Rate)をプロットした曲線。
叠：分类においてモデルが重视している箇所を可视化したもの。上が実际に贵罢颁でモデルが贵罢颁と予测した画像、下が実际に贵础でモデルが贵础と予测した画像の元画像(左)、ヒートマップ(中央)、元画像にヒートマップを重ねた画像(右)。
(用语説明)
*1被膜浸润：がん细胞が甲状腺周囲の被膜を破り広がること
*2血管浸润：がん细胞が血管/リンパ管内に侵入すること。この结果、血流/リンパ流に乗って多臓器に転移する危険がある。
*3生検组织検体：病変组织の一部を採取することにより得られた组织の试料
*4细胞诊検体：体液等から採取された细胞の试料
*5 HE染色：ヘマトキシリンとエオジンという２種類の色素を用いて細胞を染色する手法。病理組織診断におけるプレパラートの作製に最も主要に用いられている。
*6 AUC：ROC曲線下の面積で0~1の値をとり、1に近いほど分類性能が良いとされる評価指標
门井さんのコメント
本研究では、甲状腺滤胞癌という难しいがんの诊断において、新しいアプローチを试みました。甲状腺滤胞癌と良性の滤胞腺肿を见分けるのは今まで难しい问题でしたが、私たちの研究では深层学习手法を用いて高い分类性能を示すモデルの开発に成功しました。
この成果により、将来的には生検の組織検体や細胞検体からより確実に甲状腺濾胞癌を診断し、患者さんの治療においてより適切な戦略を選ぶ手助けになることが期待されます。この研究の成果が、医療の分野で新たな可能性を開拓する一助になることを願っています。今後もさらに研究を進めて、社会に貢献できるよう尽力していく所存です。日頃よりご指導いただいている寺山先生をはじめ、大阪大学大学院医学系研究科病態病理学の野島聡先生、生命情报科学研究室の皆様に深く感謝申し上げます。
指导教员：寺山 慧 准教授のコメント
门井さん、加藤さん、论文掲载おめでとうございます！本研究は、加藤さんが学部の卒业研究として开始したもので、门井さんが卒业研究として引き継ぎ完成させたものです。学部生でありながら、深层学习と甲状腺肿疡という异なる分野?対象について学び、さらに研究として新たな知见を明らかにし、论文という形で世に出せたことは大変素晴らしい成果です。今后もさらに学びを深めつつ、研究を进展させて行くことを期待しています。また、本研究は、大阪大学大学院医学系研究科病态病理学の野岛聡准教授をはじめとして多くの先生方、病院関係者の皆様のご协力によるものです。この场を借りて深く感谢申し上げます。
叠：分类においてモデルが重视している箇所を可视化したもの。上が実际に贵罢颁でモデルが贵罢颁と予测した画像、下が実际に贵础でモデルが贵础と予测した画像の元画像(左)、ヒートマップ(中央)、元画像にヒートマップを重ねた画像(右)。
(用语説明)
*1被膜浸润：がん细胞が甲状腺周囲の被膜を破り広がること
*2血管浸润：がん细胞が血管/リンパ管内に侵入すること。この结果、血流/リンパ流に乗って多臓器に転移する危険がある。
*3生検组织検体：病変组织の一部を採取することにより得られた组织の试料
*4细胞诊検体：体液等から採取された细胞の试料
*5 HE染色：ヘマトキシリンとエオジンという２種類の色素を用いて細胞を染色する手法。病理組織診断におけるプレパラートの作製に最も主要に用いられている。
*6 AUC：ROC曲線下の面積で0~1の値をとり、1に近いほど分類性能が良いとされる評価指標
门井さんのコメント
本研究では、甲状腺滤胞癌という难しいがんの诊断において、新しいアプローチを试みました。甲状腺滤胞癌と良性の滤胞腺肿を见分けるのは今まで难しい问题でしたが、私たちの研究では深层学习手法を用いて高い分类性能を示すモデルの开発に成功しました。
この成果により、将来的には生検の組織検体や細胞検体からより確実に甲状腺濾胞癌を診断し、患者さんの治療においてより適切な戦略を選ぶ手助けになることが期待されます。この研究の成果が、医療の分野で新たな可能性を開拓する一助になることを願っています。今後もさらに研究を進めて、社会に貢献できるよう尽力していく所存です。日頃よりご指導いただいている寺山先生をはじめ、大阪大学大学院医学系研究科病態病理学の野島聡先生、生命情报科学研究室の皆様に深く感謝申し上げます。
指导教员：寺山 慧 准教授のコメント
门井さん、加藤さん、论文掲载おめでとうございます！本研究は、加藤さんが学部の卒业研究として开始したもので、门井さんが卒业研究として引き継ぎ完成させたものです。学部生でありながら、深层学习と甲状腺肿疡という异なる分野?対象について学び、さらに研究として新たな知见を明らかにし、论文という形で世に出せたことは大変素晴らしい成果です。今后もさらに学びを深めつつ、研究を进展させて行くことを期待しています。また、本研究は、大阪大学大学院医学系研究科病态病理学の野岛聡准教授をはじめとして多くの先生方、病院関係者の皆様のご协力によるものです。この场を借りて深く感谢申し上げます。
掲载论文
顿翱滨：
顿翱滨：